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发表于2024-11-22
用Python实现深度学习框架 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2024
本书带领读者用原生Python语言和Numpy线性代数库实现一个基于计算图的深度学习框架MatrixSlow(类似简易版的PyTorch、TensorFlow或Caffe)。全书分为三个部分。第一部分是原理篇,实现了MatrixSlow框架的核心基础设施,并基于此讲解了机器学习与深度学习的概念和原理,比如模型、计算图、训练、梯度下降法及其各种变体。第二部分是模型篇,介绍了多种具有代表性的模型,包括逻辑回归、多层全连接神经网络、因子分解机、Wide & Deep、DeepFM、循环神经网络以及卷积神经网络,这部分除了着重介绍这些模型的原理、结构以及它们之间的联系外,还用MatrixSlow框架搭建并训练它们以解决实际问题。第三部分是工程篇,讨论了一些与深度学习框架相关的工程问题,内容涉及训练与评估,模型的保存、导入和服务部署,分布式训练,等等。
张觉非
本科毕业于复旦大学计算机系,于中国科学院古脊椎动物与古人类研究所取得古生物学硕士学位,目前在互联网行业从事机器学习算法相关工作。
陈震
硕士毕业于北京大学。现任奇虎360智能工程部总监、负责人,带领团队建设集团的机器学习计算调度平台、机器学习建模平台、机器学习推理引擎以及推荐平台等AI基础设施。
首先本书不是深度学习的入门书,而是实现框架的入门,对深度学习的理解有一定帮助,但核心还是理解框架。给5分是因为市场上比较缺少同类的书,有这么一本书作为入门可以迅速拉低门槛,而且作者对深度学习的一些理解也非常不错,算是意外收获。但是本书还是有一定缺点的,例如作者对框架设计的一些原理讲的不是很深刻,有点拿着结论推原因的感觉。
评分相当不错的一本书,无论是知识点还是公式都讲解地十分清晰。一开始是想了解一下计算图相关知识才买了这本书,结果好的出乎我的意料,一周读完,受益匪浅,接下来需要刷一遍代码,并准备读作者的另一本书。
评分相当不错的一本书,无论是知识点还是公式都讲解地十分清晰。一开始是想了解一下计算图相关知识才买了这本书,结果好的出乎我的意料,一周读完,受益匪浅,接下来需要刷一遍代码,并准备读作者的另一本书。
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评分术道皆备的好书
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