动手学深度学习
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动手学深度学习    阿斯顿·张(Aston Zhang)等
本书是一本同时覆盖方法和实践的深度学习书籍。本书不仅从数学的角度阐述深度学习的技术与应用,还使用Apache MXNet 及其最新的Gluon 接口演示如何用代码实现它们。
除了视频课程和讨论区,书中还利用Jupyter notebook 能将文字、代码、公式和图像统一起来的优势,提供一个交互式的学习体验。据我们所知,目前还没有如此多方位交互式的深度学习的学习体验。我们将尝试弥补这个空白。
出版社:人民邮电出版社 出版日期:2019年6月 ISBN:978-7-115-49084-1 定 价:85.00元
关键字: 深度学习  动手学深度学习  
免责声明:图书版权归出版社和作者所有,51CTO.com 仅提供试读
本书详细信息
前言与目录
  • 前言
  • 目录
  • 对本书的赞誉与如何使用本书
  • 对本书的赞誉
  • 如何使用本书
  • 第3章 深度学习基础
  • 3.1 线性回归
  • 3.1.1 线性回归的基本要素
  • 3.1.2 线性回归的表示方法
  • 3.2 线性回归的从零开始实现
  • 3.2.1 生成数据集
  • 3.2.2 读取数据集
  • 3.2.3 初始化模型参数
  • 3.2.4 定义模型
  • 3.2.5 定义损失函数
  • 3.2.6 定义优化算法
  • 3.2.7 训练模型
  • 3.3.1 生成数据集
  • 3.3.2 读取数据集
  • 3.3.3 定义模型
  • 3.3.4 初始化模型参数
  • 3.3.5 定义损失函数
  • 3.3.6 定义优化算法
  • 3.3.7 训练模型
  • 3.4.1 分类问题
  • 3.4.2 softmax回归模型
  • 3.4.3 单样本分类的矢量计算表达式
  • 3.4.4 小批量样本分类的矢量计算表达
  • 3.4.5 交叉熵损失函数
  • 3.4.6 模型预测及评价
  • 3.5.1 获取数据集
  • 3.5.2 读取小批量
  • 3.6.1 读取数据集
  • 3.6.2 初始化模型参数
  • 3.6.3 实现softmax运算
  • 3.6.4 定义模型
  • 3.6.5 定义损失函数
  • 3.6.6 计算分类准确率
  • 3.6.7 训练模型
  • 3.6.8 预测
  • 3.7.1 读取数据集
  • 3.7.2 定义和初始化模型
  • 3.7.3 softmax和交叉熵损失函数
  • 3.7.4 定义优化算法
  • 3.7.5 训练模型
  • 3.8.1 隐藏层
  • 3.8.2 激活函数
  • 3.8.3 多层感知机
  • 3.9.1 读取数据集
  • 3.9.2 定义模型参数
  • 3.9.3 定义激活函数
  • 3.9.4 定义模型
  • 3.9.5 定义损失函数
  • 3.9.6 训练模型
  • 3.10.1 定义模型
  • 3.10.2 训练模型
  • 3.11.1 训练误差和泛化误差
  • 3.11.2 模型选择
  • 3.11.3 欠拟合和过拟合
  • 3.11.4 多项式函数拟合实验
  • 3.12.1 方法
  • 3.12.2 高维线性回归实验
  • 3.12.3 从零开始实现
  • 3.12.4 简洁实现
  • 3.13.1 方法
  • 3.13.2 从零开始实现
  • 3.13.3 简洁实现
  • 3.14.1 正向传播
  • 3.14.2 正向传播的计算图
  • 3.14.3 反向传播
  • 3.14.4 训练深度学习模型
  • 3.15.1 衰减和爆炸
  • 3.15.2 随机初始化模型参数
  • 3.16.1 Kaggle比赛
  • 3.16.2 读取数据集
  • 3.16.3 预处理数据集
  • 3.16.4 训练模型
  • 3.16.5 k折交叉验证
  • 3.16.6 模型选择
  • 3.16.7 预测并在Kaggle提交结果
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    作译者简介
    阿斯顿·张(Aston Zhang)等
      
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