StatQuest图解神经网络与深度学习 全彩版 人工智能科普读物 神经网络人工智能基本原理 搭配PyTorch代码AI 技术入门者学习读物 正版书籍 9787121522949
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| 开本：16开 |
| 纸张：胶版纸 |
| 包装：平装-胶订 |
| 是否套装：否 |
| 国际标准书号ISBN：9787121522949 |
| 所属分类：图书>计算机/网络>计算机理论 |
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内容简介
本书是面向大众的神经网络与深度学习科普读物，延续了 博士畅销书《图解机器学习》的可视化表达形式与幽默语言风格。书中并未简化核心概念，而是将复杂的技术拆解为一个个算法小片段，通过串联这些片段，清晰呈现神经网络的构成逻辑，以及技术的诞生原理，引导读者更深入、更透彻地理解神经网络与深度学习的本质。同时，本书注重理论与实践的结合，为每一个核心概念配套实操教程，手把手教读者从零开始编写神经网络代码。全书兼顾扎实的基础理论与落地的实践操作，内容上从统计基础知识逐步延伸至神经网络核心原理，搭配完整的代码，非常适合技术入门者系统学习。
作者简介
乔什·斯塔默（ ），“图解系列”畅销书作者，热门频道“ ”的创作者。他以创新且独特的可视化风格，向全球好奇的人们清晰地解释了统计学、数据科学和机器学习的概念与算法。在的订阅者超 万人，视频总观看量突破万次（截至年月统计的数据），已帮助各行各业的人们通过数据科学相关考试、顺利毕业、获得工作机会或实现晋升，因此被称为“硅谷的守护神”；也被称为“统计学的比尔·奈”，因为他以趣味横生的方式使机器学习这一话题变得引人入胜；还有人称他为“数据的鲍勃·罗斯”，因为他能淡化炒作、用唱傻气歌曲的方式帮人们放松。
目 录
第章 神经网络和人工智能的基本原理
神经网络：主要思想
神经网络：主要思想
激活函数：主要思想
神经网络的实际应用：详解
：基本神经网络
第章 使用反向传播优化权重和偏置
反向传播：主要思想
优化单个权重：详解
优化单个权重：求导
优化单个权重：梯度下降法
和法：主要思想
优化所有权重：主要思想
优化所有权重：等式第章 神经网络和人工智能的基本原理
神经网络：主要思想
神经网络：主要思想
激活函数：主要思想
神经网络的实际应用：详解
：基本神经网络
第章 使用反向传播优化权重和偏置
反向传播：主要思想
优化单个权重：详解
优化单个权重：求导
优化单个权重：梯度下降法
和法：主要思想
优化所有权重：主要思想
优化所有权重：等式
优化所有参数：求导
优化所有参数：梯度下降法
：反向传播
第章 多输入多输出的神经网络
多输入多输出：主要思想
多输入多输出的实际应用：详解
：多输入多输出的神经网络
第章 使用和简化输出
和：主要思想
：详解
：详解
：函数和函数
第章 通过交叉熵提升训练效率
交叉熵：主要思想
交叉熵：详解
交叉熵与反向传播
第章 卷积神经网络和图像分类
卷积神经网络：主要思想
卷积神经网络：详解
：卷积神经网络
第章 循环神经网络与股票预测
循环神经网络：主要思想
循环神经网络：详解
循环神经网络：反向传播
梯度消失梯度爆炸问题
第章 长短期记忆网络与更好的股票预测
长短期记忆网络：主要思想
长短期记忆网络：详解
长短期记忆网络：实际应用
：长短期记忆网络
第章 词嵌入技术在单词数值化中的应用
词嵌入：主要思想
优化单个权重：详解
：词嵌入
第章 编码器解码器架构与机器翻译
编码器解码器架构：主要思想
编码器解码器架构：详解
编码器解码器模型
第章 注意力机制与更好的机器翻译
注意力机制：主要思想
优化单个权重：详解
：注意力机制
第章 架构与更强大的机器翻译
：主要思想
：编码器详解
：解码器详解
：层的归一化
：相似度的度量
：多头注意力
：额外的全连接层
：堆叠子单元
：模型训练
：基于编码器 解码器模型的架构
第章 仅解码器架构与海量文本生成
仅解码器：主要思想
仅解码器：详解
仅解码器：模型训练
：仅解码器
第章 仅编码器在分类与聚类中的应用
仅编码器：主要思想
仅编码器：详情
仅编码器：实际应用
仅编码器：模型训练
仅编码器：通过预训练模型的代码实现
致谢
附录 在课堂里学过，但需要温习的知识
显示全部信息
商品详情
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内容简介
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作者简介
乔什·斯塔默（ ），“图解系列”畅销书作者，热门频道“ ”的创作者。他以创新且独特的可视化风格，向全球好奇的人们清晰地解释了统计学、数据科学和机器学习的概念与算法。在的订阅者超 万人，视频总观看量突破万次（截至年月统计的数据），已帮助各行各业的人们通过数据科学相关考试、顺利毕业、获得工作机会或实现晋升，因此被称为“硅谷的守护神”；也被称为“统计学的比尔·奈”，因为他以趣味横生的方式使机器学习这一话题变得引人入胜；还有人称他为“数据的鲍勃·罗斯”，因为他能淡化炒作、用唱傻气歌曲的方式帮人们放松。
目 录
第章 神经网络和人工智能的基本原理
神经网络：主要思想
神经网络：主要思想
激活函数：主要思想
神经网络的实际应用：详解
：基本神经网络
第章 使用反向传播优化权重和偏置
反向传播：主要思想
优化单个权重：详解
优化单个权重：求导
优化单个权重：梯度下降法
和法：主要思想
优化所有权重：主要思想
优化所有权重：等式第章 神经网络和人工智能的基本原理
神经网络：主要思想
神经网络：主要思想
激活函数：主要思想
神经网络的实际应用：详解
：基本神经网络
第章 使用反向传播优化权重和偏置
反向传播：主要思想
优化单个权重：详解
优化单个权重：求导
优化单个权重：梯度下降法
和法：主要思想
优化所有权重：主要思想
优化所有权重：等式
优化所有参数：求导
优化所有参数：梯度下降法
：反向传播
第章 多输入多输出的神经网络
多输入多输出：主要思想
多输入多输出的实际应用：详解
：多输入多输出的神经网络
第章 使用和简化输出
和：主要思想
：详解
：详解
：函数和函数
第章 通过交叉熵提升训练效率
交叉熵：主要思想
交叉熵：详解
交叉熵与反向传播
第章 卷积神经网络和图像分类
卷积神经网络：主要思想
卷积神经网络：详解
：卷积神经网络
第章 循环神经网络与股票预测
循环神经网络：主要思想
循环神经网络：详解
循环神经网络：反向传播
梯度消失梯度爆炸问题
第章 长短期记忆网络与更好的股票预测
长短期记忆网络：主要思想
长短期记忆网络：详解
长短期记忆网络：实际应用
：长短期记忆网络
第章 词嵌入技术在单词数值化中的应用
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优化单个权重：详解
：词嵌入
第章 编码器解码器架构与机器翻译
编码器解码器架构：主要思想
编码器解码器架构：详解
编码器解码器模型
第章 注意力机制与更好的机器翻译
注意力机制：主要思想
优化单个权重：详解
：注意力机制
第章 架构与更强大的机器翻译
：主要思想
：编码器详解
：解码器详解
：层的归一化
：相似度的度量
：多头注意力
：额外的全连接层
：堆叠子单元
：模型训练
：基于编码器 解码器模型的架构
第章 仅解码器架构与海量文本生成
仅解码器：主要思想
仅解码器：详解
仅解码器：模型训练
：仅解码器
第章 仅编码器在分类与聚类中的应用
仅编码器：主要思想
仅编码器：详情
仅编码器：实际应用
仅编码器：模型训练
仅编码器：通过预训练模型的代码实现
致谢
附录 在课堂里学过，但需要温习的知识
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