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TENSORFLOW+PYTORCH深度学习从算法到实战 北京大学出版社 新华书店正版,多仓就近发货,85%城市次日达,团购优惠咨询在线客服!
(1)一切以代码说话:本书的一切原理都有相应的代码实现。一时不能理解的原理,可以通过实践慢慢体会,能够让程序员以较低的成本迅速入门。(2)从现象到本质:世界上除了这两种主流框架之外,还有微软的cntk、亚马逊的mxnet、百度的paddlepaddle等。其实本质上它们都趋同的,有了本书学习的基础,寄希读者可以更高维度地思考框架背后的设计理念,有所取舍,而不沦为其奴仆。(3)5-4-6 速成法:深度学习用到的数学知识很多,概念也很多,学习曲线很陡。但是,笔者还是从中抓住了一条主线——计算图模型。基于计算图模型,总结出了5-4-6 速成法,通过5 步,使用4 种基本元素,组合6 种基本网络结构,就能够写出功能非常强大的深度学习程序。(4)超越深度学习:本书还讲解了深度学习的两个重要应用:如何自动调参和深度学习引发的强化学习。可以看到
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作为人工智能(AI)爱好者,我读过一些关于人工智能介绍方面的书,也听过几场关于人工智能方面的讲座,但对人工智能究竟是怎么一回事,这门学科的根本是什么,人工智能究竟对我们的生活和工作有何影响,等等,仍然一知半解,始终心存疑惑。直到这本书的出现,才让我对“人工智能”有种恍然大悟的感觉——原来人工智能没那么深奥,并且过去的很多疑问都逐渐清晰起来。如果说这本书对我这种完全没有专业背景的业余爱好者很有帮助,那么作为吉林大学人工智能学院的专业人士也认为这本书值得一读,这就十分难得了,足见这本书能够把深奥的问题简单化,对人工智能核心的阐述和预测也令专业人士信服。
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