2023年有哪些值得推荐的深度学习书?

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先介绍一下深度学习吧,想直接看推荐的可以直接跳转尾部。

说到深度学习就不得不再提起人工智能和机器学习。

其实人工智能(AI)只是一种广泛的概念,它一般指的是使计算机系统能够模拟人类智能的技术。机器学习是一种人工智能的子领域,它是一种通过计算机程序来实现自我学习的技术。机器学习可以分为三个部分:监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是指通过给定的输入和输出数据来训练模型,以便模型可以预测新的输出数据。无监督学习是指在没有给定输出数据的情况下训练模型,以便模型可以发现数据中的模式。强化学习是指通过与环境交互来训练模型,以便模型可以在给定的环境中做出最佳决策。而深度学习是机器学习的一个分支,它使用深度神经网络来进行学习和预测。

总而言之,深度学习是机器学习的一种方法,而机器学习是人工智能的一种方法。

深度学习是机器学习中的一种方法,它使用多层神经网络对数据进行表征学习。深度学习的目标是让计算机像人类一样进行学习和理解,从而实现更高级别的任务。深度学习可以应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域,近些年已经在很多领域取得了很好的效果。

而实际上深度学习的发展历程并不是一帆风顺的,深度学习在近代历史上主要经历了这三个阶段:在20世纪40年代到60年代,深度学习的雏形出现在控制论中;到了20世纪80年代到90年代,深度学习表现为联结主义;直到2006年,才真正以深度学习指明复兴。

在前两个阶段深度学习实际上发展的并不块,在2006年之后,深度学习的发展可以说是日新月异,直到现在深度学习已经发展成为人工智能领域的重要分支之一。

深度学习的基本原理是使用深度神经网络来进行学习和预测。深度神经网络由多个层组成,每个层都包含多个神经元。输入数据通过网络传递,每个层都对数据进行转换和处理,最终输出预测结果。在训练期间,网络会自动调整权重和偏差,以最小化损失函数。这些权重和偏差是网络的参数,它们决定了网络的行为。

想要学习深度学习推荐从python语言基础开始学起,如果有pyhton基础可以直接跳过。现在深度学习的主流框架有TensorFlow和PyTorch这两种,TensorFlow是由Google开发的,而PyTorch则是由Facebook开发的。两个框架都有自己的优势和劣势,目前还没有一个框架能够完全取代另一个框架。TensorFlow在分布式计算方面表现出色,而PyTorch则更适合研究人员和实验室使用。TensorFlow的学习曲线较陡峭,代码较为复杂,不太适合初学者;而PyTorch易于使用,代码简洁,支持动态图,适合快速原型设计。

对于个人来讲,如果你想学习分布式计算,那么TensorFlow可能更适合你;如果你想快速原型设计,那么PyTorch可能更适合你。而如果你是初学者,那么我建议你从PyTorch开始学习,因为它易于使用,代码简洁,支持动态图,避免因为太难直接劝退。

说到这可能又有人问了:“那什么是分布式啊?难道说只有TensorFlow支持分布式吗?”

其实,TensorFlow 和 PyTorch 都支持分布式训练,只不过 TensorFlow 的分布式训练比 PyTorch 更加成熟和稳定。这是因为 TensorFlow 的分布式训练框架具有更好的可扩展性和更好的性能。而且,TensorFlow 的分布式训练框架还提供了更多的工具和库,可以帮助用户更轻松地进行分布式训练。如果你学习的是PyTorch,那也没关系,同样可以实现分布式训练。

使用分布式训练的原因有很多,其中最重要的是可以加速训练过程,提高训练效率。分布式训练可以将训练任务拆分成多个子任务,每个子任务在独立的机器上单独执行,从而大大减少了训练时间。此外,分布式训练还可以增加系统容量,提高系统的可靠性和稳定性。

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《深度学习 人工智能算法,机器学习奠基之作,AI圣经》([美]Ian Goodfellow(伊恩·古德费洛)、[加]Yoshua Bengio(约书亚·本吉奥)、[加]Aaron Courville(亚伦·库维尔))【简介书评在线阅读】 - 当当图书 (http://dangdang.com)

注:是一本经典畅销书,长期位居美国亚马逊人工智能和机器学习类图书榜首。

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深度学习对于初学者来说其实是有一定难度的,希望大家能够坚持不懈的学习!!!

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