The Deep Learning Workshop

Are you fascinated by how deep learning powers intelligent applications such as self-driving cars, virtual assistants, facial recognition devices, and chatbots to process data and solve complex problems? Whether you are familiar with machine learning or are new to this domain, The Deep Learning Workshop will make it easy for you to understand deep learning with the help of interesting examples and exercises throughout.The book starts by highlighting the relationship between deep learning, machin

这是一本专注于深度学习的实践指南，通过详细的目录和丰富的内容，帮助读者深入理解深度学习的原理和应用。这本书以TensorFlow框架为基础，详细介绍了深度学习的基本构建块，包括线性代数操作、深度学习架构、优化器等。同时，书中还介绍了生物神经网络的基本组成和工作原理，以及人工神经网络如何受到生物神经网络的启发。 书中首先介绍了多层神经网络，包括生物神经网络简介和多层神经网络的概念。然后，书中深入探讨了词嵌入概念与优势，以及深度学习在自然语言处理中的应用。接着，书中详细阐述了深度学习在序列数据处理中的应用，包括RNN的缺点及LSTM的改进，以及GRU的简化版LSTM。此外，书中还介绍了生成对抗网络GAN原理与应用，以及文本表示方法等内容。 在介绍深度学习基本构建块的过程中，书中详细解释了TensorFlow框架，包括张量、计算图和会话的概念。同时，书中还介绍了线性代数操作，包括矩阵乘法、矩阵转置、矩阵求逆等。此外，书中还深入探讨了优化器，包括梯度下降、Adam等优化算法的原理和应用。