深度学习入门 基于Python的理论与实现 PDF电子书

本书是日本深度学习入门领域的经典畅销书，原版上市不足两年印刷量即突破10万册，长期位居日亚“人工智能”类图书榜首，获得众多读者五星好评。对于希望系统掌握深度学习基础理论的读者来说，这是一本不可多得的入门佳作。

编辑推荐

1. 日本深度学习入门经典，原版上市不足2年印刷已达100 000册，长期位列日亚“人工智能”类图书榜首，众多五星好评。

2. 使用Python 3，尽量不依赖外部库或工具，从零创建一个深度学习模型，帮助读者真正理解底层原理。

3. 示例代码清晰，源代码可下载，运行环境要求简单，读者可以边读书边执行程序，轻松上手。

4. 语言平实，结合直观插图和具体例子，将深度学习的原理掰开揉碎讲解，简明易懂。

5. 使用计算图介绍复杂的误差反向传播法，直观清晰，降低理解门槛。

6. 相比AI领域的“花书”，本书更适合入门。对于非AI方向的技术人员，本书能大大降低入门深度学习的门槛；对于在校大学生、研究生，不失为一本优秀教材；即便是已经熟练使用框架开发各类深度学习模型的读者，也能从中获得新的体会。——摘自本书译者序

内容简介

本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python 3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习相关的实用技巧，以及自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，并解答了为什么加深层可以提高识别精度等疑难问题。

本书适合深度学习初学者阅读，也可作为高校教材使用。

作者简介

斋藤康毅（作者）：东京工业大学毕业，并完成东京大学研究生院课程。现从事计算机视觉与机器学习相关的研究和开发工作，是Introducing Python、Python in Practice、The Elements of Computing Systems、Building Machine Learning Systems with Python的日文版译者。

陆宇杰（译者）：众安科技NLP算法工程师，主要研究方向为自然语言处理及其应用，对图像识别、机器学习、深度学习等领域有密切关注，Python爱好者。