本书基本独立成册,适用于零基础的初学者。
基础篇(第1~3章),讲解了机器学习、深度学习与实践的上下文知识,如基本的机器学习与深度学习算法,TensorFlow框架的安全与配置,简单的深度学习实践。该篇是阅读和实践的基石。
原理与实践篇(第4~8章),介绍“老牌”的深度学习网络的数学原理和工程实现原理,尤其是第4章,如果能基本读懂,后面的网络实现层面的问题基本都可以迎刃而解。涵盖BP网络、CNN、RNN的结构、思路、训练与使用,以及一些常见的综合性问题。该篇是学习深度学习的重点和难点,作者通过大量示例、推理与实现,帮读者*大化降低学习曲线。
扩展篇(第9~13章),介绍一些网络的变种和一些较新的网络特性,涵盖深度残差网络、受限玻尔兹曼机、强化学习、对抗学习,这是读者进一步学习与实践思路的钥匙。最后给出了一些有趣的深度学习应用:人脸识别、作诗姬、大师风图像处理,有趣又有用。
这本书今晚看了一下,给的2星,是我觉得该打的分。如果想把总分拉到真实分数,我应该给—2星。 首先这本书的立意非常好,但是,这种数学类的书不太容易白话讲懂。最后的结果是,该白话的地方确实是白话,难懂的地方还是不易懂(其实这本书没有太多深入的东西,把概念堆砌地“白...
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垃圾,浪费钱,东拼西凑的一本书,看了之后,会的还是会,不会的还不会
评分对于一个基础架构出身的深度学习小白来说 读起来比较顺畅 而且作者写了一些自己的感受 对于一本白话入门来说 这已经足够了 至于有些“资深专家”所谓的太浅显 我倒是怀疑你们的判断力 这本书本就不是给你们看的吧
评分浅显易懂,果真大白话,适合入门,缺乏对应的练习代码
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