Grokking Deep Learning

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出版者:Manning Publications
作者:Andrew Trask
出品人:
页数:325
译者:
出版时间:2017-3-31
价格:USD 49.99
装帧:Paperback
isbn号码:9781617293702
丛书系列:
图书标签:
  • 深度学习 
  • 人工智能 
  • 机器学习 
  • 计算机 
  • 计算机科学 
  • Python 
  • 原版 
  • Learning 
  •  
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具体描述

读后感

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用户评价

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非常棒。最简单最基础最需要谨慎的思考,这事关建立优秀的直觉.看到后面突然惊觉,DL书包括本书都用到error这个词,而 这个词实际是严重误导了读者,我给取个更好的词, “How far left if I were to reach the target”, 简称“left“;input 和weight 本质上是对称的, forward propagation 与 back propagationyi'以及后面修改weight过程实际上非常符合人类的生活经验:微微旋动weight旋钮,input越大,到达target越快;微微旋动input 旋钮, weight 越大到底target 越快,当然不可能旋动中间层input,我们可以旋动该层前面的weigh。后面教做framework太用心了

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No math,觉得非常友好通俗,有记忆点。作者还分享了学习心得,是通用的。虽然说起来容易做起来难。讲解问题的逐步深入。还讲了framework. 仰慕一下作者的学习能力和才思

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首先,这书是19年出版,不是17年;第二,这本书只有前半部分适合入门,中间往后越来越有偷懒之嫌,我读过较多深度学习入门书,无论是偏理论还是偏实践,这是第一本介绍LSTM不用一张图,而是完全用代码堆砌和打不到重点的文字,LSTM明明最容易且最有必要用图释呈现,这种情况在书中的后半部分很常见,不止是针对LSTM,作者一改在前半部分中动不动就作图说明的风格,那时候甚至不太重要的概念都作图,后来是感觉读者们翅膀一下子就硬了,不需要深入浅出了?可你也没什么过渡部分啊,代码数量在书的后半部分突然猛增,最重要的是注释写的真烂,号称是入门书,代码注释这么烂你好意思吗?能简简单单看懂你代码的人还需要读入门书吗?给三星评价是因为书的前半段有可取之处,在大量同类书中难得用代码把一些最基础功能实现,而不是外调函数。

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适合入门的一本书

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读了前九章,看了书评决定不读后面的了。

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