深度学习入门：基于Python的理论与实现.pdf+代码 高清PDF 百度网盘 点击下载
内容简介 · · · · · ·
本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，以及为什么加深层可以提高识别精度等“为什么”的问题。
作者简介 · · · · · ·
作者简介：
斋藤康毅
东京工业大学毕业，并完成东京大学研究生院课程。现从事计算机视觉与机器学习相关的研究和开发工作。是Introducing Python、Python in Practice、The Elements of Computing Systems、Building Machine Learning Systems with Python的日文版译者。
译者简介：
陆宇杰
众安科技NLP算法工程师。主要研究方向为自然语言处理及其应用，对图像识别、机器学习、深度学习等领域有密切关注。Python爱好者。
目录 · · · · · ·
译者序 xiii
前言 xv
第1章 Python入门 1
1.1 Python是什么 1
1.2 Python的安装 2
1.2.1 Python版本 2
1.2.2 使用的外部库 2
1.2.3 Anaconda发行版 3
1.3 Python解释器 4
1.3.1 算术计算 4
1.3.2 数据类型 5
1.3.3 变量 5
1.3.4 列表 6
1.3.5 字典 7
1.3.6 布尔型 7
1.3.7 if 语句 8
1.3.8 for 语句 8
1.3.9 函数 9
1.4 Python脚本文件 9
1.4.1 保存为文件 9
1.4.2 类 10
1.5 NumPy 11
1.5.1 导入NumPy 11
1.5.2 生成NumPy数组 12
1.5.3 NumPy 的算术运算 12
1.5.4 NumPy的N维数组 13
1.5.5 广播 14
1.5.6 访问元素 15
1.6 Matplotlib 16
1.6.1 绘制简单图形 16
1.6.2 pyplot 的功能 17
1.6.3 显示图像 18
1.7 小结 19