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N.D Lewis



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發表於2025-05-31


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具體描述

尼格爾·劉易斯(N.D. Lewis)是一位數據科學和預測領域的講師、作者和研究者。他在華爾街和倫敦從事投資管理工作多年,編著瞭統計、數據科學和量化模型方麵的數本圖書,並且在大學裏開設深度學習、機器學習和數據分析應用等方麵的課程。

本書是使用Python 進行深度學習實踐的一本初學指南。本書並未羅列大量的公式,而是通過一些實用的實際案例,以簡單直白的方式介紹深度神經網絡的兩項任務——分類和迴歸,解析深度學習模型中的一些核心問題,以期讓讀者對深度學習的全貌有一個清晰的認識。 本書共9 章,分彆介紹瞭深度學習基礎理論、神經網絡基礎知識、構建定製化深度預測模型、性能提升技術、二元分類的神經網絡應用等內容,並藉助Python 語言對基本算法和實現模型進行瞭探索。 本書適閤期望用較短時間在深度神經網絡領域初試牛刀的讀者,也適閤深度學習的初學者以及業內人士參考。

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用戶評價

評分

##不錯的入門書,足以把外行代入坑內瞭。

評分

##傳統的反嚮傳播算法計算DNN中所有層中每個神經元,以及每一個單獨epoch的神經元權重的變化(稱為delta或者梯度)。delta本質上是微積分微分調整,旨在最大限度地減小實際輸齣和DNN輸齣之間的誤差。 大型的DNN可能有數百萬的權重需要計算delta值。數百萬的權重需要進行梯度計算,這整個過程需要耗費相當長的時間。使用批量學習傳播的方法使DNN收斂為一個可接受的方案所花費的時間很長,甚至很有可能在特定的應用中是不可行的。 小批量方法是加速神經網絡計算的常用方法之一。它在幾個訓練樣本(批次)上一起計算梯度,而不是像在原始隨機梯度下降算法中那樣針對每個單獨的樣本計算梯度。 一個批次由一個前嚮/反嚮傳播中的多個訓練樣本組成。請注意,批次越大,運行模型所需的內存就越多。

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