Deep Learning with Python 在線電子書 pdf 下載 txt下載 epub 下載 mobi 下載 2024

☆☆☆☆☆
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Francois Chollet 作者

Manning Publications

譯者

2017-10-31 出版日期

350 頁數

USD 49.99 價格

Paperback

叢書系列

9781617294433 圖書編碼

Deep Learning with Python 在線電子書圖書標籤: 深度學習 Python 機器學習人工智能 Keras DeepLearning 計算機編程

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發表於2024-05-20

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Deep Learning with Python 在線電子書用戶評價

評分☆☆☆☆☆

Keras 作者寫的書，光這一點就值得看瞭。抽象程度剛剛好，既沒有陷入底層數學細節，也不像 fast.ai 那樣過於“上層”。作者在書中各處融入瞭自己對機器學習的理解，讓讀者形成良好的直覺，堪稱完美的入門書籍。

評分☆☆☆☆☆

隻看瞭part2，雖然理論講的不多，但絕不僅僅是keras in action，作者還列瞭很多基於自己經驗覺得能work的trick，最後一章講自己對deep learning未來的看法，跟軟件工程結閤起來也很有意思

評分☆☆☆☆☆

語言平實，舉例精妙，第 9 章的展望是真知灼見。但同時挑幾個毛病：1) convolution 講得不算太清楚；2) LSTM 和 GRU 則是直接放棄瞭詳細敘述…… 3) Depthwise Separable Convolution 講得不算太清楚，請配閤閱讀 https://eli.thegreenplace.net/2018/depthwise-separable-convolutions-for-machine-learning；4) Deep Dream 沒看懂，不如看這個 https://www.youtube.com/watch?v=BsSmBPmPeYQ

評分☆☆☆☆☆

深度學習交給你的不僅僅是技術，還有人是如何認識事物的思想，而這也是與哲學更為接近的一部分，也是更為有趣的地方。越來越發現自然科學與哲學之間存在的韆絲萬縷聯係是如此有趣，這也是我喜歡機器學習、模式識彆的原因，超越技術之外的思想可以泛化到對世界的認知，而對“認知”過程和機理的瞭解則開啓瞭最為奇妙的認知旅程——認識自己，則認識世界。在看過《形而上學》之後，看康德會有不一樣的體會，而這些書應該也會為我看《GEB》奠定很好的基礎吧。

評分☆☆☆☆☆

比較入門理論非常淺建議配閤其他書籍加深理解新手的話還是很值得上手把代碼都敲一遍的

Deep Learning with Python 在線電子書著者簡介

François Chollet works on deep learning at Google in Mountain View, CA. He is the creator of the Keras deep-learning library, as well as a contributor to the TensorFlow machine-learning framework. He also does deep-learning research, with a focus on computer vision and the application of machine learning to formal reasoning. His papers have been published at major conferences in the field, including the Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), the Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems (NIPS), the International Conference on Learning Representations (ICLR), and others.

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Deep Learning with Python 在線電子書圖書描述

Deep Learning with Python introduces the field of deep learning using the Python language and the powerful Keras library. Written by Keras creator and Google AI researcher François Chollet, this book builds your understanding through intuitive explanations and practical examples. You'll explore challenging concepts and practice with applications in computer vision, natural-language processing, and generative models. By the time you finish, you'll have the knowledge and hands-on skills to apply deep learning in your own projects.

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