Python 程序员深度学习的"四大名著": 这四本书着实很不错!我们都知道现在机器学习.深度学习的资料太多了,面对海量资源,往往陷入到"无从下手"的困惑出境.而且并非所有的书籍都是优质资源,浪费大量的时间是得不偿失的. 给大家推荐这几本好书并做简单介绍: 1.<Deep Learning with Python> 推荐指数:★★★★☆ 本书自出版以来收到众多好评,因为是 Keras 作者写的书,所以全书基本围绕着 Keras 讲深度学习的各种实现,从…

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编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.并且原文也会不定期的更新.望看到文章的朋友能够学到很多其它. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍非常全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室…

欢迎大家关注腾讯云技术社区-博客园官方主页,我们将持续在博客园为大家推荐技术精品文章哦~ 作者 :董超 上一篇文章我们介绍了 MxNet 的安装,但 MxNet 有个缺点,那就是文档不太全,用起来可能是要看源代码才能理解某个方法的含义,所以今天我们就介绍一下 TensorFlow,这个由谷歌爸爸出品的深度学习框架,文档比较全-以后的我们也都使用这个框架- 0x00 概要 TensorFlow是谷歌爸爸出的一个开源机器学习框架,目前已被广泛应用,谷歌爸爸出品即使性能不是最强的(其实性能也不错),但…

本文由云+社区发表 作者:董超 导语:现在人工智能是个大热点,而人工智能离不开机器学习,机器学习中深度学习又是比较热门的方向,本系列文章就从实战出发,介绍下如何使用MXnet进行深度学习~ 既然是实战而且本文是入门级别的我们就不讲那么多大家都听不懂的数学公式啦- 0x00 深度学习简介 虽然吧,我们不讲哪些深奥的数学原理,但是基本的原理还是要掌握下的- 在介绍深度学习之前我们要先了解两个概念,机器学习和神经网络. 机器学习: 在介绍深度学习之前,我们先简单介绍下机器学习,我们引用下维基百科上机器…

大家好,我禅师的助理兼人工智能排版住手助手条子.可能非常多人都不知道我.由于我真的难得露面一次,天天给禅师做底层工作. wx_fmt=jpeg" alt="640? wx_fmt=jpeg" /> 今天条子最终也熬到这一天! 最终也有机会来为大家写文章了! 激动的我啊.都忘了9月17号中午和禅师在我厂门口兰州料理吃饭.禅师要了一碗牛拉+一瓶可乐+一碟凉菜,总共30元.让我结账至今还没还钱的事儿了.真的,激动的我一点儿都想不起来了. 国庆长假就要開始了,作为人工智能头条的…

学习深度学习时,我想<Python深度学习>应该是大多数机器学习爱好者必读的书.书最大的优点是框架性,能提供一个"整体视角",在脑中建立一个完整的地图,知道哪些常用哪些不常用,再据此针对性地查漏补缺就比较方便了,而如果直接查文档面对海量的API往往会无所适从. 全书分为两大部分,第一部分是对于深度学习的全局介绍,包括其与人工智能.机器学习的关系,一些相关的基本概念如张量(tensor).梯度下降.神经网络.反向传播算法等等.其中第三章举了三个简单的例子,分别对应的任务是二分…

Theano https://github.com/Theano/Theano 描述: Theano 是一个python库, 允许你定义, 优化并且有效地评估涉及到多维数组的数学表达式. 它与GPUs一起工作, 并且在符号微分方面表现优秀. 文档: http://deeplearning.net/software/theano/ 概述: Theano是数值计算的主力, 它支持了许多我们列表当中的其他的深度学习框架. Theano由 frederic bastien 创建, 这是蒙特利尔大学机器学…

内容简介 本书由Keras之父.现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦•肖莱(François Chollet)执笔,详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践,涉及计算机视觉.自然语言处理.生成式模型等应用.书中包含30多个代码示例,步骤讲解详细透彻.由于本书立足于人工智能的可达性和大众化,读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读.在学习完本书后,读者将具备搭建自己的深度学习环境.建立图像识别模型.生成图像和文字等能力. 作者简介 [作者简介] 弗朗索瓦•肖莱(Franç…

深度学习现在这么火热,大部分人都会有‘那么它与机器学习有什么关系?’这样的疑问,网上比较它们的文章也比较多,如果有机器学习相关经验,或者做过类似数据分析.挖掘之类的人看完那些文章可能很容易理解,无非就是一个强调‘端到端’全自动处理,一个在特征工程上需要耗费大量时间和精力(半自动处理):一个算法更复杂.需要更多的数据和算力,能解决更复杂的问题,一个算法可解释性强,在少量数据集上就可以到达一定的效果.但是如果对于一个之前并没有多少机器学习相关背景.半路出道直接杀入深度学习领域的初学者来讲,可能那些文…