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深度学习入门:基于Python的理论与实现 深度学习入门:基于Python的理论与实现
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    深度学习入门:基于Python的理论与实现 PDF 含源码超清版

    python3电子书
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    给大家带来的一篇关于python3相关的电子书资源,介绍了关于深度学习、Python理论方面的内容,本书是由人民邮电出版社出版,格式为PDF,资源大小13.6 MB,斋藤康毅编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:9.4,更多相关的学习资源可以参阅 程序设计电子书Python电子书Python视频、等栏目。

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  • 深度学习入门:基于Python的理论与实现

    深度学习入门:基于Python的理论与实现 电子书封面

    读者评价

    基于python深度学习,从零开始学深度学习的明智之选
    这是真正从0基础,尤其从数学基础比较差的角度去引用读者的书,全书没有冗长的数学公式,从最简单的神经元开始一步一步教你实现深度神经网络,很值得推荐的一本书
    确实讲的不错,核心入门,还全程带基于numpy的亲手实现,不过有点浅显
    科普完成,不太复杂的代码也能达到很高的手写数字识别率,还是挺神奇的。
    想扩宽业务水平,翻了一下,还要补下python,另外好多数学公式。。。还有极限公式

    内容介绍

    本书是深度学习真正意义上的入门书,深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3,尽量不依赖外部库或工具,从基本的数学知识出发,带领读者从零创建一个经典的深度学习网络,使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识,对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解,此外还介绍了深度学习相关的实用技巧,自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用,以及为什么加深层可以提高识别精度等疑难的问题。 本书适合深度学习初学者阅读,也可作为高校教材使用。

    目录

    • 译者序xiii
    • 前言xv
    • 第1 章 Python入门1
    • 第2 章 感知机21
    • 第3章 神经网络37
    • 第4章 神经网络的学习81
    • 第5章 误差反向传播法121
    • 第6章 与学习相关的技巧163
    • 第7章 卷积神经网络201
    • 第8章 深度学习235
    • 附录ASoftmax-with-Loss 层的计算图267
    • 参考文献279

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    网友NO.20032
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    pyc文件三大作用
    创建时间,py文件比pyc文件新,则从新生成pyc
    magic num做运行前版本检测,版本不同从新生成pyc
    PyCodeObject 对象
    在运行期间,编译结果也就是 PyCodeObject 对象,只会存在于内存中,而当这个模块的 Python 代码执行完后,就会将编译结果保存到了 pyc 文件中,这样下次就不用编译,直接加载到内存中。
    这个 PyCodeObject 对象包含了 Python 源代码中的字符串,常量值,以及通过语法解析后编译生成的字节码指令。PyCodeObject 对象还会存储这些字节码指令与原始代码行号的对应关系,这样当出现异常时,就能指明位于哪一行的代码。

    网友NO.38019
    网友NO.38019

    1. 过程概述
    Python先把代码(.py文件)编译成字节码,交给字节码虚拟机,然后虚拟机一条一条执行字节码指令,从而完成程序的执行。
    2. 字节码
    字节码在Python虚拟机程序里对应的是PyCodeObject对象。
    .pyc文件是字节码在磁盘上的表现形式。
    3. pyc文件
    PyCodeObject对象的创建时机是模块加载的时候,即import。
    Python test.py会对test.py进行编译成字节码并解释执行,但是不会生成test.pyc。
    如果test.py加载了其他模块,如import util,Python会对util.py进行编译成字节码,生成util.pyc,然后对字节码解释执行。
    如果想生成test.pyc,我们可以使用Python内置模块py_compile来编译。
    加载模块时,如果同时存在.py和.pyc,Python会尝试使用.pyc,如果.pyc的编译时间早于.py的修改时间,则重新编译.py并更新.pyc。

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