深度学习入门：基于Python的理论与实现

内容简介

本书是深度学习领域的经典入门教材，由日本机器学习专家斋藤康毅撰写，是零基础读者学习深度学习的首选读物。全书以通俗易懂的方式，从最基础的数学概念和Python编程知识讲起，逐步引导读者理解深度学习的核心原理，并通过实际的代码实现来加深理解。

书中从感知机、神经网络等基本概念入手，详细介绍了神经网络的训练方法，包括梯度下降、反向传播等关键技术。作者以手写数字识别（MNIST）为经典案例，带领读者一步步构建并训练一个完整的深度学习模型。同时，本书还深入探讨了深度学习中的常见问题，如过拟合、正则化、参数初始化等，并提供了相应的解决策略。

本书最大的特色在于理论与实践紧密结合。每一章都配有完整可运行的Python代码示例，读者可以直接在电脑上运行并观察效果。书中没有使用任何深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等），而是从零开始用Python NumPy库实现神经网络，这种“从零实现”的方式让读者能够真正理解每个模块的内部机理，为后续学习更高级的框架和模型打下坚实基础。

对于希望系统入门深度学习、但之前没有相关基础的读者来说，本书是一本不可多得的好书。它不仅涵盖了最重要的基础理论，还通过大量的图表和代码，将抽象的概念可视化、具体化，使学习过程变得轻松有趣。

O’Reilly Media, Inc.介绍
译者序
第 1 章 Python 入门
第 2 章感知机
第 3 章神经网络
第 4 章神经网络的学习
第 5 章误差反向传播法
第 6 章与学习相关的技巧
第 7 章卷积神经网络
第 8 章深度学习
附录 A Softmax-with-Loss 层的计算图
参考文献

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