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基于Python的理论与实现进行深度学习的入门教程
anabapy
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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Python 3，尽量不依赖外部库或工具，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。
本书是一本讲解深度学习的书，将从最基础的内容开始讲起，逐一介绍理解深度学习所需的知识。书中尽可能用平实的语言来介绍深度学习的概念、特征、工作原理等内容。不过，本书并不是只介绍技术的概要，而是旨在让读者更深入地理解深度学习。这是本书的特色之一。那么，怎么才能更深入地理解深度学习呢？在笔者看来，最好的办法就是亲自实现。从零开始编写可实际运行的程序，一边看源代码，一边思考。笔者坚信，这种做法对正确理解深度学习（以及那些看上去很高级的技术）是很重要的。这里用了“从零开始”一词，表示我们将尽可能地不依赖外部的现成品（库、工具等）。也就是说，本书的目标是，尽量不使用内容不明的黑盒，而是从自己能理解的最基础的知识出发，一步一步地实现最先进的深度学习技术。并通过这一实现过程，使读者加深对深度学习的理解。如果把本书比作一本关于汽车的书，那么本书并不会教你怎么开车，其着眼点不是汽车的驾驶方法，而是要让读者理解汽车的原理。为了让读者理解汽车的结构，必须打开汽车的引擎盖，把零件一个一个地拿在手里观察，并尝试操作它们。之后，用尽可能简单的形式提取汽车的本质，并组装汽车模型。本书的目标是，通过制造汽车模型的过程，让读者感受到自己可以实际制造出汽车，并在这一过程中熟悉汽车相关的技术。为了实现深度学习，本书使用了Python这一编程语言。Python非常受欢迎，初学者也能轻松使用。Python尤其适合用来制作样品（原型），使用Python可以立刻尝试突然想到的东西，一边观察结果，一边进行各种各样的实验。本书将在讲解深度学习理论的同时，使用Python实现程序，进行各种实验。
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