![[Recension] Deep Learning from Scratch: Building with Python from First Principles (Seth Weidman) Sammanfattad.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2585842/c1a-085k3-qdx2ww0zf22m-dbnpjf.jpg)
Show Notes
Deep Learning from Scratch: Building with Python from First Principles (Seth Weidman)
- Amazon Sweden Store: https://www.amazon.se/dp/1492041416?tag=9natreeswe-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Deep-Learning-from-Scratch%3A-Building-with-Python-from-First-Principles-Seth-Weidman.html
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Deep+Learning+from+Scratch+Building+with+Python+from+First+Principles+Seth+Weidman+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Läs mer: https://swedish.9natree.com/read/1492041416/
#Bakåtpropagering #Gradientbaseradoptimering #Objektorienteradeneuralalager #Konvolutionellaneuralanätverk #Rekurrentaneuralanätverk #DeepLearningfromScratch
Deep Learning from Scratch: Building with Python from First Principles av Seth Weidman är en praktiskt inriktad fackbok om djupinlärning, utgiven av O’Reilly 2019. Den vänder sig främst till data scientists och mjukvaruutvecklare som redan kan grunderna i Python, maskininlärning och viss matematik, men som vill förstå vad neurala nätverk faktiskt gör bakom bibliotekens förenklade gränssnitt. I stället för att börja med färdiga modeller i TensorFlow eller Keras bygger boken centrala delar från grunden i Python. Läsaren arbetar med beräkningar i framåtriktningen, felmått, bakåtpropagering, optimering och träningsloopar, innan framställningen går vidare till flerskiktsnät, konvolutionella nätverk och rekurrenta nätverk. Syftet är inte att ersätta produktionsramverk, utan att göra deras abstraktioner begripliga. Weidman kombinerar matematiska förklaringar med körbar kod och en objektorienterad struktur. Därmed placerar sig boken mellan en ren teoribok och en guide som enbart visar hur man anropar ett API. Den betonar sambandet mellan formler, datastrukturer och faktisk programlogik.
- Amazon Sweden Store: https://www.amazon.se/dp/1492041416?tag=9natreeswe-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Deep-Learning-from-Scratch%3A-Building-with-Python-from-First-Principles-Seth-Weidman.html
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Deep+Learning+from+Scratch+Building+with+Python+from+First+Principles+Seth+Weidman+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Läs mer: https://swedish.9natree.com/read/1492041416/
#Bakåtpropagering #Gradientbaseradoptimering #Objektorienteradeneuralalager #Konvolutionellaneuralanätverk #Rekurrentaneuralanätverk #DeepLearningfromScratch
Deep Learning from Scratch: Building with Python from First Principles av Seth Weidman är en praktiskt inriktad fackbok om djupinlärning, utgiven av O’Reilly 2019. Den vänder sig främst till data scientists och mjukvaruutvecklare som redan kan grunderna i Python, maskininlärning och viss matematik, men som vill förstå vad neurala nätverk faktiskt gör bakom bibliotekens förenklade gränssnitt. I stället för att börja med färdiga modeller i TensorFlow eller Keras bygger boken centrala delar från grunden i Python. Läsaren arbetar med beräkningar i framåtriktningen, felmått, bakåtpropagering, optimering och träningsloopar, innan framställningen går vidare till flerskiktsnät, konvolutionella nätverk och rekurrenta nätverk. Syftet är inte att ersätta produktionsramverk, utan att göra deras abstraktioner begripliga. Weidman kombinerar matematiska förklaringar med körbar kod och en objektorienterad struktur. Därmed placerar sig boken mellan en ren teoribok och en guide som enbart visar hur man anropar ett API. Den betonar sambandet mellan formler, datastrukturer och faktisk programlogik.
