
覃秉豐編著
深度學習是人工智能研究領域中的一個極其重要的方向。本書是一本介紹深度學習理論和實戰應用的教程,從深度學習的發展歷史,單層感知器,線性神經網絡,BP神經網絡,一直介紹到深度學習算法卷積神經網絡CNN,長短時記憶網絡LSTM。並從圖像,自然語言處理,音頻信號三方面分別介紹了深度學習算法的實際應用。案例實戰部分使用的深度學習框架爲Tensorflow2/Keras。
《深度學習從0到1》是我們學習人工智能深入淺出方面的救星!這本書用通俗易懂的方式,帶你從基礎概念學起,逐步搭建知識體系,輕鬆攻克深度學習難題 。新手小白也能快速上手,強烈推薦!
註釋每一行代碼。 程序皆爲完整程序。 深度學習的算法種類介紹比較全面。 特別喜歡第六章神經網絡優化方法,使用交叉熵代價函數、抵抗過擬合的幾種方法和使用不同的模型優化器。 不足之處也有,但是就看你通過一本書獲得什麼了。
國人寫得很不錯的深度學習入門書。理論知識講得深入淺出,通俗易懂;實戰部分案例實用,代碼完整。建議讀者在理解理論知識的基礎上動手實踐書上的代碼,相信會有大的收穫。
非常好的一本書,由淺入深講解了深度學習的相關知識,我這個數學白癡都能看懂,能畫圖的都畫圖了,比看那些枯燥的公式有趣多了,真心不錯,強烈推薦。
講解詳細,配有完整代碼,並逐行註釋
深度學習入門難得的一本好書,無論是公式推導還是代碼實踐都一一講解得通俗詳實,值得推薦!
非常值得閱讀的一本好書,良心作者
翻看了一下,發現好多關鍵內容都省略了,可能作者自己也沒整明白,乾脆就不寫了
一本在微信讀書上熱度不高的很好的入門書。 突出特點就是很適合入門,沒有艱深的公式理論,用代碼+圖的方式,極大降低了門檻,而且廣度優先,兼顧深度。 2024年讀到的最好的深度學習入門書籍📚