深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個分支，它能夠使計算機(jī)通過層次概念來學(xué)習(xí)經(jīng)驗和理解世界。
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本書介紹了深度學(xué)習(xí)的基本概念、算法原理以及實現(xiàn)框架。全書共9章，分別介紹了深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)在目標(biāo)檢測和圖像描述中的應(yīng)用、生成對抗網(wǎng)絡(luò)、深度遷移學(xué)習(xí)和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)等，并提供了應(yīng)用實例。
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飛槳PaddlePaddle是百度推出的深度學(xué)習(xí)框架，不僅支撐了百度公司的很多業(yè)務(wù)和應(yīng)用，而且隨著其開源過程的推進(jìn)，在其他行業(yè)得到普及和應(yīng)用。
本書基于2019年7月4日發(fā)布的飛槳PaddlePaddle Fluid 1.5版本（后續(xù)版本會兼容舊版本），以真實案例介紹如何應(yīng)用飛槳PaddlePaddle解決主流的深度學(xué)習(xí)問題。
本書適合對人工智能感興趣的學(xué)生、從事機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)工作的讀者閱讀，尤其適合想要通過飛槳PaddlePaddle掌握深度學(xué)習(xí)應(yīng)用技術(shù)的研究者和從業(yè)者參考。
本書包括以下內(nèi)容：
● 飛槳PaddlePaddle 的核心設(shè)計思想；
● PaddlePaddle在MNIST上進(jìn)行手寫數(shù)字識別；
● 圖像分類網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)案例；
● “天網(wǎng)”中目標(biāo)檢測和像素級物體分割的實現(xiàn)；
● NLP技術(shù)應(yīng)用案例 ：word2vec、情感分析、語義角色標(biāo)注及機(jī)器翻譯；
● Paddle-Mobile與Anakin框架等高級主題；
● 飛槳PaddlePaddle與TensorFlow、Caffe框架的常用層對比。
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《Python深度學(xué)習(xí)》以深度學(xué)習(xí)框架為基礎(chǔ)，介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識與常用方法，全面細(xì)致地提供了機(jī)器學(xué)習(xí)操作的原理及其在深度學(xué)習(xí)框架下的實踐步驟。全書共16章，分別介紹了深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識、深度學(xué)習(xí)框架及其對比、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識、深度學(xué)習(xí)框架（以PyTorch為例）基礎(chǔ)、Logistic回歸、多層感知器、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與計算機(jī)視覺、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與自然語言處理以及8個實戰(zhàn)案例。本書將理論與實踐緊密結(jié)合，相信
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1.PyTorch核心開發(fā)者教你使用PyTorch創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的實用指南。2.詳細(xì)講解整個深度學(xué)習(xí)管道的關(guān)鍵實踐，包括PyTorch張量API、用Python加載數(shù)據(jù)、監(jiān)控訓(xùn)練以及對結(jié)果進(jìn)行可視化。3.PyTorch核心知識+真實、完整的案例項目，快速提升讀者動手能力：a.全面掌握PyTorch相關(guān)的API的使用方法以及系統(tǒng)掌握深度學(xué)習(xí)的理論和方法；b.快速從零開始構(gòu)建一個真實示例：腫瘤圖像分類器；c.輕松學(xué)會使用PyTorch實現(xiàn)各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來解決具體的深度學(xué)習(xí)問題；d.章尾附有“練習(xí)題”，鞏固提升所學(xué)知識；更有配套的代碼文件可下載并動手實現(xiàn)。4.PyTorch聯(lián)合創(chuàng)作者SoumithChintala作序推薦！5.書中所有代碼都是基于Python3.6及以上的版本編寫的，提供源代碼下載。
