Python深度學習算法實戰

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；接着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。



蘇達桑·拉維尚迪蘭，安那大學信息技術學士，數據科學家、研究員、人工智能愛好者。他的研究領域專註于深度學習和強化學習的實際實現，其中包括自然語言處理和計算機視覺。他是一名開源貢獻者，喜歡在Stack Overflow（IT問答網站）上回答問題。他還撰寫了暢銷書《Hands-On Reinforcement Learning with Python》（Packt Publishing出版）。

蘇達桑 · 拉維尚迪蘭，安那大學資訊技術學士，資料科學家、研究員、人工智慧愛好者。他的研究領域專注於深度學習和強化學習的實際實現，其中包括自然語言處理和電腦視覺。他是一名開源貢獻者，喜歡在Stack Overflow（IT問答網站）上回答問題。他還撰寫了暢銷書《Hands-On Reinforcement Learning with Python》（Packt Publishing出版）。