Python深度学习的书评 (7)

hossN 2018-07-25 07:15:11 Manning Publications2017版

精读一个月

这本书从6月11号那天老板递到我手里,到今天刚好六周,在这期间我逐字逐句地啃了这本书,并在每周的周二和周五下午给组里的其他人讲这本书,每次讲3个小时。直到五分钟前刚刚讲完最后一章,写了175页的PPT。 感想从何谈起呢?先说Keras吧,这本书的作者是Keras的作者,所以本书...  (展开)
massquantity 2018-11-02 20:52:26 Manning Publications2017版

一日用Keras,终生用Keras

本书自出版以来收到众多好评,因为是 Keras 作者写的书,所以全书基本围绕着 Keras 讲深度学习的各种实现,从 CNN,RNN到GAN等等,总体偏入门,但也承载着很多作者对深度学习整体性的思考。值得一提的是作者推荐用GPU 跑书中的例子,这不是开玩笑, 用CPU 跑你会感到很绝望的~...  (展开)
乐且有仪 2018-08-30 09:54:20

最容易入门的深度学习基础书

目前最通俗易懂的深度学习入门书,由Keras之父执笔。大神不但技术了得,文笔也不一般,真的就是为了让尽可能多的人能够使用深度学习而写的这本书,涵盖了深度学习的基础知识、Keras使用模式以及深度学习最佳实践。 学习本书需要具备基础的Python知识,但不需要深度学习或者机器...  (展开)
冬天来啦 2018-04-21 00:00:13 Manning Publications2017版

8.4节 VAE生成图像 公式错误

电子版8.4节,从300页开始出现了一个明显的错误,包括代码在内。 原文及代码中 decoder 使用 z = z_mean + exp(z_log_variance) * epsilon 生成 latent space 中的一个点,再依靠这些点的分布生成图像,这实际是对原图像分布的还原过程。 高斯分布可以使用 N~(μ, σ) 来描述,...  (展开)
La Nauseé 2019-01-18 00:50:31 Manning Publications2017版

future of deep learning

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主要是记录下我觉得最有用的一部分: the future of deep learning 1. models as programs/ program synthesi 2. beyond backprop and differentiable layers(我觉得不太现实,gradient-free optimization通常效率不够) 另外提到end to end backprop没有利用系统的层次性因此效...  (展开)
sue 2018-12-20 02:07:57 Manning Publications2017版

特别简单优美的入门介绍

对于新手小白我来说是很好的入门介绍,从模型到应用都能略窥一二,顺带这个风格迁移真的很好玩儿,把我身处的城市画成梵高的世界,希望以后能从模仿到创新实现突破吧。 在看这本书期间我正好在做学校的大作业,有很多实用的评价模型,调参的部分都用在了大作业中,学以致用,越...  (展开)
快乐的豆子 2018-11-24 17:06:48

适合一口气读完的深度学习

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最近实验用到卷积网络,使用了keras库,想找一个参考书,就买了这本 书写的很清楚,有助于帮助建立有用的对深度学习的直觉,也有很多有实质性的知道的干货 书中没有一个公式(作者努力避免这么做,其实有公式可能更好一点),对模型的介绍都属于不够细节但是能够帮助你知道一个...  (展开)

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