《深度學習入門：基於Python的理論與實現》PDF+源代碼

本書是深度學習真正意義上的入門書，深入淺出地剖析了深度學習的原理和相關技術。
適用對象：

• 使用Python，儘可能少地使用外部庫，從零開始實現深度學習的程序。
• 爲了讓Python的初學者也能理解，介紹Python的使用方法。
• 提供實際可運行的Python源代碼，同時提供可以讓讀者親自實驗的 學習環境。
• 從簡單的機器學習問題開始，最終實現一個能高精度地識別圖像的系統。
• 以簡明易懂的方式講解深度學習和神經網絡的理論。
• 對於誤差反向傳播法、卷積運算等乍一看很複雜的技術，使讀者能夠 在實現層面上理解。
• 介紹一些學習深度學習時有用的實踐技巧，如確定學習率的方法、權 重的初始值等。
• 介紹最近流行的Batch Normalization、Dropout、Adam等，並進行 實現。
• 討論爲什麼深度學習表現優異、爲什麼加深層能提高識別精度、爲什 麼隱藏層很重要等問題。
• 介紹自動駕駛、圖像生成、強化學習等深度學習的應用案例。

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