發表於2024-11-07
Grokking Deep Learning 2024 pdf epub mobi 電子書 下載
圖書標籤: 深度學習 人工智能 機器學習 計算機 計算機科學 Python 原版 Learning
適閤入門的一本書
評分首先,這書是19年齣版,不是17年;第二,這本書隻有前半部分適閤入門,中間往後越來越有偷懶之嫌,我讀過較多深度學習入門書,無論是偏理論還是偏實踐,這是第一本介紹LSTM不用一張圖,而是完全用代碼堆砌和打不到重點的文字,LSTM明明最容易且最有必要用圖釋呈現,這種情況在書中的後半部分很常見,不止是針對LSTM,作者一改在前半部分中動不動就作圖說明的風格,那時候甚至不太重要的概念都作圖,後來是感覺讀者們翅膀一下子就硬瞭,不需要深入淺齣瞭?可你也沒什麼過渡部分啊,代碼數量在書的後半部分突然猛增,最重要的是注釋寫的真爛,號稱是入門書,代碼注釋這麼爛你好意思嗎?能簡簡單單看懂你代碼的人還需要讀入門書嗎?給三星評價是因為書的前半段有可取之處,在大量同類書中難得用代碼把一些最基礎功能實現,而不是外調函數。
評分一無所知者讀到第10章應該就夠瞭
評分讀瞭前九章,看瞭書評決定不讀後麵的瞭。
評分非常棒。最簡單最基礎最需要謹慎的思考,這事關建立優秀的直覺.看到後麵突然驚覺,DL書包括本書都用到error這個詞,而 這個詞實際是嚴重誤導瞭讀者,我給取個更好的詞, “How far left if I were to reach the target”, 簡稱“left“;input 和weight 本質上是對稱的, forward propagation 與 back propagationyi'以及後麵修改weight過程實際上非常符閤人類的生活經驗:微微鏇動weight鏇鈕,input越大,到達target越快;微微鏇動input 鏇鈕, weight 越大到底target 越快,當然不可能鏇動中間層input,我們可以鏇動該層前麵的weigh。後麵教做framework太用心瞭
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