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《深度学习入门:基于Python的理论与实现》[pdf]

《深度学习入门:基于Python的理论与实现》是日本深度学习领域的经典入门畅销书。原版上市后热度颇高,不足2年印刷量就达到100,000册,长期在日亚“人工智能”类图书中位居榜首,收获众多五星好评。

本书以Python 3为工具,在尽量不依赖外部库或工具的情况下,带领读者从零开始创建深度学习模型。书中示例代码清晰,源代码可供下载,运行环境简单,便于读者边读书边执行程序。

作者采用平实的语言,结合直观的插图与具体例子,将深度学习原理讲解得简明易懂。同时,使用计算图介绍复杂的误差反向传播法,十分直观。内容不仅涵盖深度学习和神经网络的基础知识,还对误差反向传播法、卷积神经网络等进行深入讲解,也介绍了相关实用技巧、应用场景以及疑难问题。无论是非AI方向的技术人员、在校大学生与研究生,还是已经熟练使用框架开发模型的读者,都能从本书中有所收获,是深度学习初学者的优质选择,也可作为高校相关教材。

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