深度学习

本书旨在向读者交付有关深度学习的交互式学习体验。书中不仅阐述深度学习的算法原理，还演示它们的实现和运行。与传统图书不同，本书的每一节都是一个可以下载并运行的Jupyter记事本，它将文字、公式、图像、代码和运行结果结合在了一起。此外，读者还可以访问并参与书中内容的讨论。全书的内容分为3个部分：第一部分介绍深度学习的背景，提供预备知识，并包括深度学习最基础的概念和技术；第二部分描述深度学习

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本书主要介绍神经网络与深度学习中的基础知识、主要模型（卷积神经网络、递归神经网络等）以及在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用。邱锡鹏复旦大学计算机科学技术学院教授、博士生导师，于复旦大学获得理学学士和博士学位。主要研究领域包括自然语言处理、机器学习、深度学习等，在相关领域的权威国际期刊、会议上发表学术论文60余篇，获得计算语言学顶级国际会议ACL2017杰出论文奖、全国计算

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本书深入讲解神经网络和深度学习技术，侧重于阐释深度学习的核心概念。作者以技术原理为导向，辅以贯穿全书的MNIST手写数字识别项目示例，介绍神经网络架构、反向传播算法、过拟合解决方案、卷积神经网络等内容，以及如何利用这些知识改进深度学习项目。学完本书后，读者将能够编写Python代码解决复杂的模式识别问题。这是一本非常好的深度学习入门书，相信一定会得到大家的喜爱。——李航字节

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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，

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本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦·肖莱（FrançoisChollet）执笔，详尽介绍了使用Python和Keras进行深度学习的探索实践，涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化，读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后，读者将具备搭建自己

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《深度学习进阶：自然语言处理》是《深度学习入门：基于Python的理论与实现》的续作，围绕自然语言处理和时序数据处理，介绍深度学习中的重要技术，包括word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq和Attention等。本书语言平实，结合大量示意图和Python代码，按照“提出问题”“思考解决问题的新方法”“加以改善”的流程，基于深度学习解决自然语言处理相关的各种问题，使读者在此过

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 第三篇：基于计算图的神经网络的设计与实现传送门： https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/12314064.htmlgithub:Leezhen2014:

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 《深度学习入门：基于Python的理论与实现》PDF高清中文版免费下载地址 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

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前言我们使用深度学习网络实现波士顿房价预测，深度学习的目的就是寻找一个合适的函数输出我们想要的结果。深度学习实际上是机器学习领域中一个研究方向，深度学习的目标是让机器能够像人一样具有分析学习的能力，

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