Andrew W. Trask是Digital Reasoning公司机器学习实验室的创始成员，该实验室致力于自然语言处理、图像识别和音频转录的深度学习研究。几个月内，Andrew和他的伙伴们就在情绪分类和词性标注方面发表了超过业界最佳方案的结果。
他训练了世界上最大的人工神经网络，拥有超过1600亿个参数，实验结果发表在ICML(International Conference on Machine Learning)上，还有一部分结果发表在Journal of Machine Learning(JML)上。他在Digital Reasoning公司担任文本处理和音频分析的产品经理，负责仿真认知计算平台的架构设计，深度学习是这一平台的核心能力。
原文摘录
· · · · · ·
for i in range(len(true)):
error[i] = (pred[i] - true[i]) ** 2
delta = pred[i] - true[i] (查看原文)
The structure trick
When a neural network needs to use the same idea in multiple places, endeavor to use the same weights in both places. This will make those weights more intelligent by giving them more samples to learn from, increasing generalization. (查看原文)
0 有用 一只黑眼睛看着大千世界 2021-06-03 23:28:41
示意图+基础代码简单入门
0 有用 gang 2019-07-16 05:55:54
读了前九章，看了书评决定不读后面的了。
2 有用 Hephaestus 2019-02-25 14:45:00
适合入门的一本书
2 有用 尺狗夏游 2019-02-24 02:12:33
在调包类书籍泛滥的当下，这本书可以说是非常old school了，作者通过10多章的铺垫，最终完成了一个微型的深度学习库，这应该也是本书的最大价值。同时这本书的覆盖面和难度对初学者来说还是比较大的，读起来不像同系列的《算法图解》那样轻松。
0 有用 变形蹦蹦 2024-02-05 16:00:53 美国
快速过一遍
0 有用 小茉莉要勇敢呀 2024-05-07 10:32:46 美国
前面讲得很清楚，后面条理有点乱，建议不懂的名词直接搜专门的讲解视频
0 有用 变形蹦蹦 2024-02-05 16:00:53 美国
快速过一遍
0 有用 豆友199285186 2021-10-20 12:24:32
挺好的书，前十章是基础，从第十一章开始，难度陡然增加。我建议所有的初学者都应该把里面的代码都学会了，自己学习写个框架，然后自己操作，再去学习类似于pytorch，keras等框架。
0 有用 一只黑眼睛看着大千世界 2021-06-03 23:28:41
示意图+基础代码简单入门
0 有用 swq457080 2020-08-27 09:26:19
Andrew Ng的Deep learning 替代本