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题名/责任者:

用Python实现深度学习框架/张觉非, 陈震著

出版发行项:

北京:人民邮电出版社,2020

ISBN及定价:

978-7-115-54837-5/CNY89.00

载体形态项:

271页:彩图;24cm

个人责任者:

张觉非 著

个人责任者:

陈震 著

学科主题:

软件工具-程序设计

中图法分类号:

TP311.561

一般附注:

图灵原创

提要文摘附注:

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，该框架称作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，并围绕实现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、结构与它们之间的联系外，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。

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