深度学习入门:基于Python的理论与实现 中文高清pdf文字版+源码[11MB]

《深度学习入门:基于Python的理论与实现》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Python3，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，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，以及为什么加深层可以提高识别精度等疑难的问题。

本书适合深度学习初学者阅读，也可作为高校教材使用。

目录

第1章 Python入门1
第2章 感知机21
第3章 神经网络37
第4章 神经网络的学习81
第5章 误差反向传播法121
第6章 与学习相关的技巧163
第7章 卷积神经网络201
第8章 深度学习235