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《深度学习图解》指导你从最基础的每一行代码开始搭建深度学习网络！经验丰富的深度学习专家Andrew W. Trask以有趣的图解方式为你揭开深度学习的神秘面纱，使你可亲身体会训练神经网络的每个细节。只需要使用Python语言及其最基本的数学库NumPy，就可以训练出自己的神经网络，借助它观察并理解图像、将文字翻译成不同的语言，甚至像莎士比亚一样写作！当你完成这一切后，就为成为精通深度学习框架的专家做好了充分准备！
主要内容：
• 深度学习的基础科学原理
• 自行设计和训练神经网络
• 隐私保护的知识，包括联邦学习
• 帮助你继续深度学习之旅的建议
作者简介:
Andrew W. Trask是Digital Reasoning公司机器学习实验室的创始成员，该实验室致力于自然语言处理、图像识别和音频转录的深度学习研究。几个月内，Andrew和他的伙伴们就在情绪分类和词性标注方面发表了超过业界最佳方案的结果。 他训练了世界上最大的人工神经网络，拥有超过1600亿个参数，实验结果发表在ICML(International Conference on Machine Learning)上，还有一部分结果发表在Journal of Machine Learning(JML)上。他在Digital Reasoning公司担任文本处理和音频分析的产品经理，负责仿真认知计算平台的架构设计，深度学习是这一平台的核心能力。
目录:
第1章 深度学习简介：为什么应该学习深度学习 1
第2章 基本概念：机器该如何学习？ 7
第3章 神经网络预测导论：前向传播 17
第4章 神经网络学习导论：梯度下降 41
第5章 通用梯度下降：一次学习多个权重 69
第6章 建立你的第一个深度神经网络：反向传播 89
第7章 如何描绘神经网络：在脑海里，在白纸上 119
第8章 学习信号，忽略噪声：正则化和批处理介绍 129
第9章 概率和非线性建模：激活函数 145
第10章 卷积神经网络概论：关于边与角的神经学习 161
第11章 能够理解自然语言的神经网络：国王-男人+女人=？ 169
第12章 像莎士比亚一样写作的神经网络：变长数据的递归层 189
第13章 介绍自动优化：搭建深度学习框架 209
第14章 像莎士比亚一样写作：长短期记忆网络 239
第15章 在看不见的数据上做深度学习：联邦学习导论 255
第16章 往哪里去：简要指引 265
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