Python 深度學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)

　　深度學(xué)習(xí)是人工智能最熱門的領(lǐng)域之一，《Python 深度學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)》詳細(xì)介紹了常用的深度學(xué)習(xí)算法、使用 TensorFlow 實(shí)現(xiàn)各種算法的方法，以及算法背后的數(shù)學(xué)原理。全書分 3 部分共 11 章，其中第 1 部分介紹深度學(xué)習(xí)入門的相關(guān)知識、如何構(gòu)建自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及 Python 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)庫 TensorFlow 的使用方法。第 2 部分介紹深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)算法，首先介紹了梯度下降法和它的變體，如 NAG、AMSGrad、Adadelta、 Adam 和 Nadam；然后詳細(xì)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(yīng)用于 圖像識別任務(wù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和膠囊網(wǎng)絡(luò)；最后介紹了如何使用 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(xué)習(xí)算法，探索了各種 GAN，包括 InfoGAN 和 LSGAN，以及自動(dòng)編碼 器，如 CAE、DAE 和 VAE。學(xué)完本書，讀者將掌握實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)所需要的技能。 《Python 深度學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)》特別適合機(jī)器學(xué)習(xí)工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、AI 開發(fā)人員等全面學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 的算法知識，也適合有一定機(jī)器學(xué)習(xí)和 Python 編程經(jīng)驗(yàn)，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)感興趣的所有人員。

　　蘇達(dá)桑 · 拉維尚迪蘭，安那大學(xué)信息技術(shù)學(xué)士，數(shù)據(jù)科學(xué)家、研究員、人工智能愛好者。他的研究領(lǐng)域?qū)Ｗ⒂谏疃葘W(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的實(shí)際實(shí)現(xiàn)，其中包括自然語言處理和計(jì)算機(jī)視覺。他是一名開源貢獻(xiàn)者，喜歡在Stack Overflow（IT問答網(wǎng)站）上回答問題。他還撰寫了暢銷書《Hands-On Reinforcement Learning with Python》（Packt Publishing出版）。