Python深度學習算法實戰（簡體書）

深度學習是人工智能最熱門的領域之一，《Python 深度學習算法實戰》詳細介紹了常用的深度學習算法、使用 TensorFlow 實現各種算法的方法，以及算法背後的數學原理。全書分 3 部分共 11 章，其中第 1 部分介紹深度學習入門的相關知識、如何構建自己的神經網絡，以及 Python 機器學習和深度學習庫 TensorFlow 的使用方法。第 2 部分介紹深度學習的基礎算法，首先介紹了梯度下降法和它的變體，如 NAG、AMSGrad、Adadelta、Adam 和 Nadam；然後詳細介紹了 RNN 和 LSTM 的知識，以及如何用 RNN 生成歌詞；接著介紹了廣泛應用於圖像識別任務的卷積神經網絡和膠囊網絡；最後介紹了如何使用 CBOW、skip-gram 和 PV-DM 理解單詞和文檔的語義。第 3 部分介紹一些高級的深度學習算法，探索了各種 GAN，包括 InfoGAN 和 LSGAN，以及自動編碼器，如 CAE、DAE 和 VAE。學完本書，讀者將掌握實現深度學習所需要的技能。
《Python 深度學習算法實戰》特別適合機器學習工程師、數據科學家、AI 開發人員等全面學習深度學習的算法知識，也適合有一定機器學習和 Python 編程經驗，對神經網絡和深度學習感興趣的所有人員。