ກ່ຽວກັບປຶ້ມ e-book ນີ້
本书是一本系统介绍深度学习基础知识和理论原理的入门书籍。
本书从神经网络的基本结构入手，详细推导了前向传播与反向传播的数学公式和理论支持，详细介绍了如今各种优化神经网络的梯度优化算法和正则化技巧，给出了在实际应用中的超参数调试和网络训练的技巧。同时，也介绍了典型的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
除了介绍理论基础外，本书以Python为基础，详细介绍了如今主流的深度学习框架PyTorch和TensorFlow，并分别使用这两种框架来构建相应的项目，帮助读者从理论和实践中提高自己的深度学习知识水平。
ຄົ້ນພົບເພີ່ມເຕີມ
ໃຫ້ຄະແນນ e-book ນີ້
ບອກພວກເຮົາວ່າທ່ານຄິດແນວໃດ.
ອ່ານຂໍ້ມູນຂ່າວສານ
ສະມາດໂຟນ ແລະ ແທັບເລັດ
ຕິດຕັ້ງ ແອັບ Google Play Books ສຳລັບ Android ແລະ iPad/iPhone. ມັນຊິ້ງຂໍ້ມູນໂດຍອັດຕະໂນມັດກັບບັນຊີຂອງທ່ານ ແລະ ອະນຸຍາດໃຫ້ທ່ານອ່ານທາງອອນລາຍ ຫຼື ແບບອອບລາຍໄດ້ ບໍ່ວ່າທ່ານຈະຢູ່ໃສ.
ແລັບທັອບ ແລະ ຄອມພິວເຕີ
ທ່ານສາມາດຟັງປຶ້ມສຽງທີ່ຊື້ໃນ Google Play ໂດຍໃຊ້ໂປຣແກຣມທ່ອງເວັບຂອງຄອມພິວເຕີຂອງທ່ານໄດ້.
eReaders ແລະອຸປະກອນອື່ນໆ
ເພື່ອອ່ານໃນອຸປະກອນ e-ink ເຊັ່ນ: Kobo eReader, ທ່ານຈຳເປັນຕ້ອງດາວໂຫຼດໄຟລ໌ ແລະ ໂອນຍ້າຍມັນໄປໃສ່ອຸປະກອນຂອງທ່ານກ່ອນ. ປະຕິບັດຕາມຄຳແນະນຳລະອຽດຂອງ ສູນຊ່ວຍເຫຼືອ ເພື່ອໂອນຍ້າຍໄຟລ໌ໄໃສ່ eReader ທີ່ຮອງຮັບ.
