Deep Learning: 用Python進行深度學習的基礎理論實作 | 誠品線上

ゼロから作るDeep Learning: Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

內容簡介

內容簡介 這是一本深度學習的入門書。不依賴外部函式庫，利用Python3，就能從零開始，實作深度學習，愉快地瞭解深度學習的原理。不僅能幫你打好深度學習及神經網路的基礎，也能讓你徹底學會誤差反向傳播法、卷積神經網路等概念。書中還介紹了決定超參數的方法與權重的預設值等實用技巧、Batch Normalization、Dropout及Adam等最近流行的趨勢、自動駕駛、產生影像、強化學習等應用範例。除此之外，也進一步說明為什麼深度學習如此優秀？為什麼層級愈深，辨識度愈精準？等各種與「為什麼」有關的問題。

作者介紹

作者介紹 ■作者簡介斎藤康毅1984年生於長崎縣對馬，畢業於東京工業大學工學院，東京大學研究所學際情報學府學士課程修畢。現在於企業內從事與電腦視覺、機器學習有關的研究開發工作。1984年生於長崎縣對馬，畢業於東京工業大學工學院，東京大學研究所學際情報學府學士課程修畢。現在於企業內從事與電腦視覺、機器學習有關的研究開發工作。 ■譯者簡介吳嘉芳

產品目錄

產品目錄 第一章 Python入門第二章 感知器第三章 神經網路第四章 神經網路的學習第五章 誤差反向傳播法第六章 與學習有關的技巧第七章 卷積神經網路第八章 深度學習附錄A Softmax-with-Loss層的計算圖參考文獻

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