決心打底！Python 深度學習基礎養成 - 博客來

書名：決心打底！Python 深度學習基礎養成，原文名稱：はじめてのディープラーニング，語言：繁體中文，ISBN：9789863126331，頁數：416，出版社：旗標， ... 選擇語言 English 繁體中文 简体中文 :::相關網站 博客來 售票網 企業採購 福利平台 海外專館 :::會員服務|快速功能 0結帳 您好 ( 登出 )     登入     加入會員 購物金 購物金 0 儲值金 0 E-Coupon 0 張 單品折價券 0 張 OP點數兌換 會員專區 電子書櫃 線上客服 繁體 關閉廣告 展開廣告 回博客來首頁 客服公告：反詐騙！提醒您「不碰ATM、網銀，不說信用卡資料」詳情 移動滑鼠展開全站分類 :::全站分類 全站分類 :::網站搜尋 全部 展開 全部 圖書 電子書 有聲書 訂閱 影音 百貨 雜誌 售票 海外專館 快速到貨 禮物卡 搜尋 熱門關鍵字 貿易戰就是階級戰 Middle 最強獨家 曬書3本199 中文書 兒童暑期閱讀 2022曬書市集 新書 預購 排行榜 選書 即將出版 特價書 香港出版 讀者書評 出版社專區 分類總覽 博客來中文書電腦資訊程式設計/APP開發Python商品介紹 看大圖 !上頁 下頁 試閱 決心打底！Python深度學習基礎養成 はじめてのディープラーニング 已追蹤作者：[ 修改 ] 確定 取消 作者：我妻幸長   新功能介紹譯者：吳嘉芳出版社：旗標   新功能介紹出版日期：2020/07/07語言：繁體中文 定價：690元 優惠價：79折545元優惠期限：2022年08月07日止 使用購物金最高可抵100% 詳情 1點OPENPOINT可兌換1點購物金，1點購物金可抵1元，實際點數依您帳戶為準。

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　　若你之前看了一大堆深度學習書籍或網路文章，始終對數學心存畏懼，也對底層的運算似懂非懂，請跟著本書潛心修練，一定可以紮實養成深度學習的基礎！　 本書特色 　　Python基礎紮根✕正面迎戰數學✕神經網路底層概念，該學的一次搞定！ 　　‧惡補深度學習的數學基礎，手工算最清楚！ 　　對數／指數／向量／矩陣／矩陣乘積／微分／偏微分／全微分／鏈鎖法則 　　‧紮實打好Python與常用套件的基礎 　　list／tuple／條件式／迴圈／函式／類別／reshape／transpose／NumPy／Matplotlib／scikit-learn 　　‧零框架！硬派拆解深度學習演算法背後的數學運算 　　DNN反向傳播／CNN反向傳播／mini-batchSGD／Dropout／AdaGrad 　　‧詳細解說，流暢翻譯 　　本書由【施威銘研究室】監修，書中針對原書進行大量補充，並適當添加註解，幫助讀者更加理解內容！   作者介紹 作者簡介 我妻幸長YukinagaAzuma(@yuky_az) 　　R&D工程師/技術書作者/AI、程式設計講師 　　物理學博士,畢業於東北大學理學研究所，從事AI教育與研發工作。

開發了VR、遊戲、社群相關應用程式，同時為Udemy線上平台AI課程講師，學生累積近4萬人，另著有「世界第一的iPhoneApp開發」、「數學的教科書-機器學習、深度學習必要的基礎知識」等書。

　　sai-lab.co.jp 　　www.udemy.com/user/wo-qi-xing-chang/     目錄 Ch01深度學習基礎養成指引 Ch02深度學習需要的Python語法與運算套件 2-1安裝Python環境 2-2Python的基本語法 2-2-1資料型別(DataType)與變數(Variable) 2-2-2算符(Operator) 2-2-3list型別 2-2-4tuple型別 2-2-5dict型別 2-2-6if判斷式 2-2-7for迴圈 2-2-8while迴圈 2-2-9串列生成式(listComprehensions) 2-2-10函式(Function) 2-2-11變數的有效範圍(ScopeRule) 2-2-12類別(Class) 2-2-13繼承(Inheritance) 2-3NumPy快速上手 2-3-1匯入NumPy套件 2-3-2NumPy的陣列 2-3-3其他建立陣列的方式 2-3-4再以圖解看陣列的軸(axis) 2-3-5利用reshape()改變陣列形狀 2-3-6陣列間對應元素(element-wise)的運算 2-3-7擴張(Broadcasting) 2-3-8陣列元素的存取 2-3-9切片(Slicing) 2-3-10陣列轉置(transpose) 2-3-11其他常用的NumPy函式 2-4Matplotlib快速上手 2-4-1將一堆資料點繪成圖表 2-4-2裝飾圖表內容 2-4-3繪製散佈圖 2-4-4將數值以圖像呈現 Ch03深度學習需要的數學知識 3-1數學符號與運算式 3-1-1利用sigma(Σ)表示總和 3-1-2自然底數 3-1-3自然對數 3-2線性代數 3-2-1純量(Scalar) 3-2-2向量(Vector) 3-2-3矩陣(Matrix) 3-2-4張量(Tensor) 3-2-5純量與矩陣乘積 3-2-6對應元素(elementwise)的乘積 3-2-7矩陣乘積(Matrixmultiplication) 3-2-8矩陣轉置(Transpose) 3-3微分 3-3-1常微分 3-3-2微分的公式 3-3-3鏈鎖法則(ChainRule) 3-3-4偏微分 3-3-5全微分 3-3-6多變數的鏈鎖法則 Ch04神經網路的基礎 4-1認識人類神經網路 4-2單一神經元的人工神經網路 4-3多層神經網路架構 4-4再從實作認識「激活函數」 4-4-1階梯函數(Stepfunction) 4-4-2Sigmoid函數 4-4-3tanh函數 4-4-4ReLU函數 4-4-5LeakyReLU 4-4-6恆等函數 4-4-7Softmax函數 4-5神經網路最廣泛的應用：迴歸與分類 4-6實戰演練(一)：實作「單一神經元+單一輸出」的神經網路 4-6-1單一神經元的架構 4-6-2程式內容說明 4-6-3實驗：看看權重與偏值對輸出值的影響 4-7實戰演練(二)：實作「多層+單一輸出」的神經網路 4-7-1神經網路的架構 4-7-2程式內容說明 4-7-3權重與偏值對輸出的影響 4-8實戰演練(三)：實作「多層+多個輸出」的神經網路 4-8-1神經網路的架構 4-8-2程式內容說明 4-8-3利用輸出結果替輸入資料做分類 Ch05訓練神經網路 5-1訓練神經網路的基本概念 5-2用損失函數(LossFunction)計算誤差 5-2-1均方誤差(Mean-SquareError,MSE) 5-2-2交叉熵(CrossEntropy) 5-3認識修正權重的方法-梯度下降法(GradientDescent) 5-3-1梯度下降法的基本概念 5-3-2利用「梯度下降法」找到誤差值最低點所對應的權重 5-4計算梯度(Gradient),了解權重參數對誤差的影響 5-4-1用「反向傳播法(BackPropagation)」計算各層間單一權重的梯度 5-4-2四組單一權重梯度算式的微分推導 5-4-3梯度下降法的數學算式 5-5訓練前的資料準備工作 5-5-1將資料切割成「訓練資料集」與「測試資料集」 5-5-2分批訓練的概念 5-6將分批訓練概念引入梯度計算 5-6-1將輸入資料、預測結果轉換成矩陣形式 5-6-2將輸入矩陣傳入神經網路,進行前向傳播運算 5-6-3權重矩陣的梯度計算(反向傳播運算) 5-7實作演練：模擬數據讓神經網路訓練 Ch06深度學習實戰演練 6-1訓練神經網路常遇到的問題 6-1-1陷入局部最小值(Localminimum) 6-1-2過度配適(Overfitting)的問題 6-1-3梯度消失(Vanishinggradient) 6-2避免過度配適的方法 6-2-1找出最佳的層數與神經元數 6-2-2減少訓練週期 6-2-3資料擴張(DataAugmentation) 6-2-4常規化(Regularization) 6-2-5丟棄法(Dropout) 6-3避免發生局部最小值的方法 6-3-1Momentum優化演算法 6-3-2AdaGrad優化演算法 6-3-3RMSProp優化演算法 6-3-4Adam優化演算法 6-4實作演練(一)：使用神經網路替鳶尾花分類 6-4-1範例概要說明 6-4-2載入資料集並做前置處理 6-4-3設定神經網路各初始值 6-4-4用Python類別定義各層的運算 6-4-5將前向傳播、反向傳播、修正權重、計算誤差等運算撰寫成函式 6-4-6開始訓練神經網路 6-4-7執行程式,看看訓練成果 6-5實作演練(二)：解決訓練成效不佳的問題 6-5-1導入Adagrad演算法 6-5-2導入丟棄法(Dropout) 6-5-3導入Adagrad+Dropout 6-5-4驗證4種組合的訓練成果 6-5-5實際拿神經網路模型預測全新資料 Ch07卷積神經網路(CNN) 7-1卷積神經網路(CNN)的基本概念 7-1-1為什麼使用CNN？ 7-1-2卷積神經網路(CNN)的基本架構 7-1-3卷積層(ConvolutionLayer)的運算 7-1-4池化層(PoolingLayer)的運算 7-1-5池化層→密集層(DenseLayer)的運算 7-1-6填補(Padding)與步長(Stride)的概念 7-1-7訓練CNN網路的方法 7-1-8整理本節使用的變數 7-2認識im2col與col2im演算法 7-3卷積層的程式實作 7-4池化層的程式實作 7-5密集層的程式實作 7-6實戰演練(一)：實作卷積神經網路 7-6-1載入手寫數字資料集 7-6-2CNN網路的結構 7-6-3開始訓練CNN神經網路 7-6-4執行程式,看看訓練成果 7-6-5實際拿CNN模型預測資料 7-6-6回頭檢視卷積層的功用 7-7實戰演練(二)：實作層數更多的CNN網路 Ch08RNN、LSTM、GRU、GAN、VAE、DRL、DQN...各種深度學習技術 8-1循環神經網路(RNN) 8-1-1RNN的基本概要 8-1-2LSTM(長短期記憶神經網路) 8-1-3LSTM的改良版-GRU 8-2生成模型與GAN、VAE 8-2-1GAN 8-2-2VAE 8-3深層強化學習(Deepreinforcementlearning) 8-3-1強化式學習 8-3-2深層強化學習   看更多   詳細資料 ISBN：9789863126331規格：平裝/416頁/17x23x2.4cm/普通級/單色印刷/初版出版地：台灣 本書分類：電腦資訊>程式設計/APP開發>Python 會員評鑑 TOP 會員評鑑等級 ，共 3 位評分。

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