Fundamentals of Deep Learning 深度学习基础英文版 pdf电子书+代码

《深度学习基础》是入门深度学习领域的一本经典著作，英文版为"Fundamentals of Deep Learning"，本书结合了理论与实践，旨在帮助读者理解并掌握深度学习的基本概念和技术。这本书不仅提供了详尽的理论解释，还附带了源代码，使读者能够亲手实践所学知识，加深理解。 深度学习是人工智能的一个重要分支，它通过模拟人脑神经网络的工作方式，构建多层的复杂模型来解决各种问题，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。在本书中，作者会系统地介绍深度学习的基本构成和工作原理，包括： 1. **神经网络**：神经网络是深度学习的核心，由大量的人工神经元组成，通过权重进行连接，形成复杂的非线性模型。书中会详细讲解单层神经网络、多层感知器以及卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等不同类型的网络结构。 2. **反向传播**：反向传播是训练神经网络的关键算法，通过计算损失函数对权重的梯度，来更新网络的参数，使得模型预测结果更接近实际值。书中会深入解析反向传播的数学原理和实现过程。 3. **优化算法**：为了最小化损失函数，书中会介绍常见的优化算法，如随机梯度下降（SGD）、动量法、Adagrad、RMSprop和Adam等，以及如何选择合适的优化器以提高模型训练效率。 4. **激活函数**：激活函数如sigmoid、ReLU及其变种在神经网络中起到非线性转换的作用，让神经网络能够学习到更复杂的特征。书中会讨论不同激活函数的优缺点及应用场景。 5. **损失函数**：损失函数衡量模型预测结果与真实值之间的差异，如均方误差、交叉熵等。书中会阐述如何根据任务选择合适的损失函数。 6. **数据预处理**：数据预处理是深度学习中不可或缺的步骤，包括归一化、标准化、填充、增强等技术，以提升模型的性能。 7. **深度学习框架**：书中可能会提及常用的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch和Keras，以及如何使用这些框架搭建和训练模型。 8. **实践项目**：配合代码，读者可以动手实现一些基础的深度学习项目，例如图像分类、文本生成等，从而将理论知识转化为实际技能。 通过阅读《深度学习基础》并实践书中的代码，读者将能建立起扎实的深度学习理论基础，了解并掌握深度学习模型的训练流程，为进一步深入研究深度学习的高级主题，如生成对抗网络（GAN）、强化学习等打下坚实的基础。