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内容简介:

深度学习是人工智能热门的领域之一,《Python 深度学习算法实战》详细介绍了常用的深度学习算法、使用 TensorFlow 实现各种算法的方法,以及算法背后的数学原理。全书分 3 部分共 11 章,其中第 1 部分介绍深度学习入门的相关知识、如何构建自己的神经网络,以及 Python 机器学习和深度学习库 TensorFlow 的使用方法。第 2 部分介绍深度学习的基础算法,首先介绍了梯度下降法和它的变体,如 NAG、AMSGrad、Adadelta、 Adam 和 Nadam;然后详细介绍了 RNN 和 LSTM 的知识,以及如何用 RNN 生成歌词;接着介绍了广泛应用于图像识别任务的卷积神经网络和胶囊网络;后介绍了如何使用 CBOW、skip-gram 和 PV-DM 理解单词和文档的语义。第 3 部分介绍一些高级的深度学习算法,探索了各种 GAN,包括 InfoGAN 和 LSGAN,以及自动编码器,如 CAE、DAE 和 VAE。学完本书,读者将掌握实现深度学习所需要的技能。 《Python 深度学习算法实战》特别适合机器学习工程师、数据科学家、AI 开发人员等全面学习深度学习的算法知识,也适合有一定机器学习和 Python 编程经验,对神经网络和深度学习感兴趣的所有人员。

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作者简介:

苏达桑 · 拉维尚迪兰,安那大学信息技术学士,数据科学家、研究员、人工智能爱好者。他的研究领域专注于深度学习和强化学习的实际实现,其中包括自然语言处理和计算机视觉。他是一名开源贡献者,喜欢在Stack Overflow(IT问答网站)上回答问题。他还撰写了畅销书《Hands-On Reinforcement Learning with Python》(Packt Publishing出版)。

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