解剖深度学习原理
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解剖深度学习原理

从0实现深度学习库

關於本書

本书深入浅出地介绍了深度学习的基本原理和实现过程,用python的numpy库从底层而不是借助于现有

的深度学习库从零构建了自己的深度学习库。在介绍基本的Python编程、微积分和概率统计知识基础

上,按照深度学习的发展脉络依次介绍了回归模型、神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成网

络等深度学习的核心基础知识,在深入浅出地剖析原理的同时给出了详细的代码实现过程。如同不是教

你如何使用武器、手机而是教你如何自己制造武器、手机,本书不是已有深度学习库的使用教程而是剖

析如何从0开发深度学习库。这种从0开始的原理与代码实现结合的方式可以使读者更好地理解深度学习

的基本原理和流行的深度学习库的设计思想。

關於作者

hwdong
hwdong

C9本科,高考数学物理1小时交卷、超出清华分数线20多分. Texas A&M、休斯顿大学访问学者. 曾从事计算机图形学、视觉等科研,目前主要从事计算机编程等网络课程的工作,写了3本书:C++17从入门到精通、Python3从入门到实战、解剖深度学习原理-从0实现深度学习库。在YouTube频道hwdong上发布免费计算机相关的教学课程。

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