新书:破解深度学习原理,从0编写深度学习库

2019年8月份突然心血来潮写书,2020年计划4月份出版的,出版社效率太低,一拖再拖,估计要9月份才能出版了!是针对国人的最好的深度学习原理剖析与实现的著作。国内的书都是介绍如何使用现有的深度学习库, 如同教你如何打枪、玩手机,我的书是讲解如何实现深度学习库,教你如何制造枪炮、手机。也许你手机玩的很溜,但你不会自己制造手机!

这是深度学习方面最好的书,市面上没有比我的书更彻底、更好懂、更全面的了。写书不赚钱,这应该是最后一本书了。

书的前言和内容简介

 内容简介

本书深入浅出地介绍了深度学习的基本原理和实现过程,用python和numpy从底层而不是借助于现有的深度学习库从零构建了自己的深度学习库。在介绍基本的Python编程、微积分和概率统计知识基础上,按照深度学习的发展脉络依次介绍了回归模型、神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成网络等深度学习的核心基础知识,在深入浅出地剖析原理的同时给出了详细的代码实现过程。如同不是教你如何使用武器、手机而是教你如何自己制造武器、手机,本书不是已有深度学习库的使用教程而是剖析如何从0开发深度学习库。这种从0开始的原理与代码实现结合的方式可以使读者更好地理解深度学习的基本原理和流行的深度学习库的设计思想。最后,作为对照,还介绍了如何使用Pytorch深度学习库。

 前言

从计算机发明以来,使机器具有类人类的智能一直是计算机科学家努力的目标,从1956年提出”人工智能”概念以来,人工智能研究经历了多次的高峰到低谷、低谷到高峰的起起落落的发展过程,从基于数理逻辑的规则推理到状态空间搜索推理、从专家系统到统计学习、从群智算法到机器学习、从神经网络到支持向量机,不同的人工智能技术曾经各领风骚。

近6年来,采用深度神经网络的深度学习大放异彩、突飞猛进,AlphaGo战胜人类围棋冠军、自动驾驶、机器翻译、语音识别、深度换脸等深度学习的成功应用不断吸引人们的眼球。作为机器学习的一个分支,深度学习使传统的神经网络技术起死回生,在所有的人工智能技术中“一枝独秀”、“独领风骚”、“舍我其谁”地奠定了其作为现代人工智能的霸主地位。

书的目录可以参考个人博客https://hwdong-net.github.io,腾讯课堂hwdong有配套我亲自讲解的视频课程。欢迎关注我的YouTube频道hwdong和B站hw-dong。

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