Deep Learning from Scratch. Building with Python from First Principles
- Autor:
- Seth Weidman
- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 252
- Dostępne formaty:
-
ePubMobi
Opis ebooka: Deep Learning from Scratch. Building with Python from First Principles
With the resurgence of neural networks in the 2010s, deep learning has become essential for machine learning practitioners and even many software engineers. This book provides a comprehensive introduction for data scientists and software engineers with machine learning experience. You’ll start with deep learning basics and move quickly to the details of important advanced architectures, implementing everything from scratch along the way.
Author Seth Weidman shows you how neural networks work using a first principles approach. You’ll learn how to apply multilayer neural networks, convolutional neural networks, and recurrent neural networks from the ground up. With a thorough understanding of how neural networks work mathematically, computationally, and conceptually, you’ll be set up for success on all future deep learning projects.
This book provides:
- Extremely clear and thorough mental models—accompanied by working code examples and mathematical explanations—for understanding neural networks
- Methods for implementing multilayer neural networks from scratch, using an easy-to-understand object-oriented framework
- Working implementations and clear-cut explanations of convolutional and recurrent neural networks
- Implementation of these neural network concepts using the popular PyTorch framework
Wybrane bestsellery
-
Ten praktyczny podręcznik, poświęcony podstawom uczenia głębokiego, zrozumiale i wyczerpująco przedstawia zasady działania sieci neuronowych z trzech różnych poziomów: matematycznego, obliczeniowego i konceptualnego. Takie podejście wynika z faktu, że dogłębne zrozumienie sieci neuronowych wymaga...
Uczenie głębokie od zera. Podstawy implementacji w Pythonie Uczenie głębokie od zera. Podstawy implementacji w Pythonie
(41.40 zł najniższa cena z 30 dni)48.30 zł
69.00 zł(-30%) -
Czy chcesz odkryć świat kodowania i stać się młodym programistą w zaledwie jeden dzień? Czy chcesz nauczyć się języka, który otworzy przed tobą drzwi do fascynującego świata technologii? Czy chcesz tworzyć własne gry, aplikacje i nie tylko, korzystając z Pythona, jednego z najbardziej przyjaz...
Python w 1 dzień dla najmłodszych. Naucz się kodowania w Pythonie w 12 godzin Python w 1 dzień dla najmłodszych. Naucz się kodowania w Pythonie w 12 godzin
-
Oto uzupełnione i zaktualizowane wydanie bestsellerowego przewodnika dla inżynierów sieci. Dzięki niemu przejdziesz trudną (ale ekscytującą!) drogę od tradycyjnej platformy do platformy sieciowej opartej na najlepszych praktykach programistycznych. Zaczniesz od zagadnień podstawowych, aby następn...
Zaawansowana inżynieria sieci w Pythonie. Automatyzacja, monitorowanie i zarządzanie chmurą. Wydanie IV Zaawansowana inżynieria sieci w Pythonie. Automatyzacja, monitorowanie i zarządzanie chmurą. Wydanie IV
(77.40 zł najniższa cena z 30 dni)90.30 zł
129.00 zł(-30%) -
Oto drugie, zaktualizowane i uzupełnione wydanie przewodnika po bibliotece Pandas. Dzięki tej przystępnej książce nauczysz się w pełni korzystać z możliwości oferowanych przez bibliotekę, nawet jeśli dopiero zaczynasz przygodę z analizą danych w Pythonie. Naukę rozpoczniesz z użyciem rzeczywisteg...
Jak analizować dane z biblioteką Pandas. Praktyczne wprowadzenie. Wydanie II Jak analizować dane z biblioteką Pandas. Praktyczne wprowadzenie. Wydanie II
(65.40 zł najniższa cena z 30 dni)76.30 zł
109.00 zł(-30%) -
Zanurz się w fascynujący świat programowania w języku Python i osiągnij imponujący poziom umiejętności w zaledwie 24 godziny! Oto kilka zalet, które sprawiają, że ta książka jest niezbędna dla każdego aspirującego programisty: Szybki start: podstawy Pythona już w pierwszych godzinach nauki ...
Python w 1 dzień. Nauka programowania w Pythonie w 24 godziny od A do Z Python w 1 dzień. Nauka programowania w Pythonie w 24 godziny od A do Z
-
To książka przeznaczona dla osób, które pracują ze zbiorami danych. Jest praktycznym przewodnikiem po koncepcjach algebry liniowej, pomyślanym tak, by ułatwić ich zrozumienie i zastosowanie w użytecznych obliczeniach. Poszczególne zagadnienia przedstawiono za pomocą kodu Pythona, wraz z przykłada...
Praktyczna algebra liniowa dla analityków danych. Od podstawowych koncepcji do użytecznych aplikacji w Pythonie Praktyczna algebra liniowa dla analityków danych. Od podstawowych koncepcji do użytecznych aplikacji w Pythonie
(46.20 zł najniższa cena z 30 dni)53.90 zł
77.00 zł(-30%) -
Ta książka stanowi wszechstronne omówienie wszystkich bibliotek Pythona, potrzebnych naukowcom i specjalistom pracującym z danymi. Znalazł się tu dokładny opis IPythona, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn i innych narzędzi. Podręcznik uwzględnia przede wszystkim ich aspekty praktyczne, dzięk...
Python Data Science. Niezbędne narzędzia do pracy z danymi. Wydanie II Python Data Science. Niezbędne narzędzia do pracy z danymi. Wydanie II
(77.40 zł najniższa cena z 30 dni)90.30 zł
129.00 zł(-30%) -
To trzecie, zaktualizowane i uzupełnione wydanie bestsellerowego podręcznika programowania w Pythonie. Naukę rozpoczniesz od podstawowych koncepcji programowania. Poznasz takie pojęcia jak zmienne, listy, klasy i pętle, a następnie utrwalisz je dzięki praktycznym ćwiczeniom. Dowiesz się, jak zape...(71.40 zł najniższa cena z 30 dni)
83.30 zł
119.00 zł(-30%) -
Django służy do tworzenia aplikacji internetowych w Pythonie. Pozwala w pełni skorzystać z zalet tego języka, a przy tym jest łatwy do nauki. Praca z Django jest atrakcyjna dla programistów o różnym stopniu zaawansowania, co potwierdzają badania ankietowe serwisu Stack Overflow. Aby...
Django 4. Praktyczne tworzenie aplikacji sieciowych. Wydanie IV Django 4. Praktyczne tworzenie aplikacji sieciowych. Wydanie IV
(77.40 zł najniższa cena z 30 dni)90.30 zł
129.00 zł(-30%) -
Dzięki tej książce zrozumiesz, że w rekurencji nie kryje się żadna magia. Dowiesz się, na czym polega jej działanie i kiedy warto zastosować algorytm rekursywny, a kiedy lepiej tego nie robić. Poznasz szereg klasycznych i mniej znanych algorytmów rekurencyjnych. Pracę z zawartym tu materiałem uła...
Rekurencyjna książka o rekurencji. Zostań mistrzem rozmów kwalifikacyjnych poświęconych językom Python i JavaScript Rekurencyjna książka o rekurencji. Zostań mistrzem rozmów kwalifikacyjnych poświęconych językom Python i JavaScript
(47.40 zł najniższa cena z 30 dni)55.30 zł
79.00 zł(-30%)
O autorze ebooka
Seth Weidman - specjalizuje się w nauce o danych (ang. data science). Przez wiele lat prowadził szkolenia w zakresie uczenia maszynowego. Obecnie buduje modele uczenia maszynowego dla zespołu odpowiedzialnego za infrastrukturę w Facebooku. Pasjonuje go objaśnianie złożonych zagadnień w możliwie prosty sposób. Uważa, że po drugiej stronie złożoności znajduje się prostota.
Kup polskie wydanie:
Uczenie głębokie od zera. Podstawy implementacji w Pythonie
- Autor:
- Seth Weidman
37,95 zł
69,00 zł
(29.90 zł najniższa cena z 30 dni)
Ebooka "Deep Learning from Scratch. Building with Python from First Principles" przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook, Onyx Boox i innych
-
systemach Windows, MacOS i innych
-
systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Audiobooka "Deep Learning from Scratch. Building with Python from First Principles" posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video "Deep Learning from Scratch. Building with Python from First Principles" zobaczysz:
-
w aplikacjach Ebookpoint i Videopoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych z dostępem do najnowszej wersji Twojej przeglądarki internetowej
Szczegóły ebooka
- ISBN Ebooka:
- 978-14-920-4136-8, 9781492041368
- Data wydania ebooka:
- 2019-09-09 Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@ebookpoint.pl.
- Język publikacji:
- angielski
- Rozmiar pliku ePub:
- 4.9MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 11.9MB
Spis treści ebooka
- Preface
- Understanding neural networks requires multiple mental models
- Chapter outlines
- Conventions Used in This Book
- Using Code Examples
- OReilly Online Learning
- How to Contact Us
- Acknowledgments
- 1. Foundations
- Functions
- Math
- Diagram
- Code
- Code caveat #1: Numpy
- Code caveat #2: Type checked functions
- Basic functions in Numpy
- Functions
- Derivatives
- Math
- Diagram(s)
- Code
- Nested Functions
- Diagram
- Math
- Code
- Another diagram
- The Chain Rule
- Math
- Diagram
- Math
- Code
- A slightly longer example
- Math
- Diagram
- Code
- Functions With Multiple Inputs
- Math
- Diagram
- Code
- Derivatives of Functions with Multiple Inputs
- Diagram
- Math
- Code
- Functions with multiple vector inputs
- Math
- Creating new features from existing features
- Math
- Diagram
- Code
- Derivatives of functions with multiple vector inputs
- Diagram
- Math
- Code
- Vector functions and their derivatives - one step further
- Diagram
- Math
- Code
- Vector functions and their derivatives: the backward pass
- Math
- Diagram
- Code
- Is this right?
- Computational Graph with Two 2D Matrix Inputs
- Math
- Diagram
- Code
- The fun part: the backward pass
- Diagram
- Math
- The ?
- The Answer
- Code
- Describing these gradients visually
- Conclusion
- 2. Fundamentals
- Supervised Learning Overview
- Supervised Learning models
- Linear regression
- Linear regression: a diagram
- Training this model
- Linear regression: a diagram
- Linear regression: a more helpful diagram (and the math)
- Adding in the intercept
- Linear regression: the code
- Training the model
- Calculating the gradients: a diagram
- Calculating the gradients: the math (and some code)
- Calculating the gradients: the (full) code
- Using these gradients to train the model
- Assessing our model: training set vs. testing set
- Assessing our model: the code
- Analyzing the most important feature
- Neural networks from scratch
- Step 1: a bunch of linear regressions
- Step 2: a non-linear function
- Step 3: another linear regression
- Diagram(s)
- Another diagram?
- Code
- Neural networks: the backward pass
- Diagram
- Math (and code)
- The overall loss gradient
- Training and assessing our first neural network
- Two reasons why this is happening
- Conclusion
- 3. Deep Learning From Scratch
- Deep Learning definition: a first pass
- The building blocks of neural networks: Operations
- Diagram
- Code
- The building blocks of neural networks: Layers
- Diagrams
- Connection to the brain
- Diagrams
- Building blocks on building blocks
- The Layer blueprint
- The Dense Layer
- The NeuralNetwork class, and maybe others
- Diagram
- Code
- Loss class
- Deep Learning From Scratch
- Implementing batch training
- NeuralNetwork: code
- Trainer and Optimizer
- Optimizer
- Description and code
- Optimizer
- Trainer
- Trainer code
- Putting everything together
- Our first Deep Learning model (from scratch)
- Conclusion and next steps
- 4. Extensions
- Some Intuition about Neural Networks
- The softmax cross entropy loss function
- Component #1: the softmax function
- Math
- Intuition
- Component #1: the softmax function
- Component #2: the cross entropy loss
- Math
- Intuition
- Code
- A note on activation functions
- The other extreme: the Rectified Linear Unit
- A happy medium: Tanh
- Experiments
- Data preprocessing
- Model
- Experiment: softmax cross entropy loss
- Momentum
- Intuition for momentum
- Implementing momentum in the Optimizer class
- Math
- Code
- Experiment: stochastic gradient descent with momentum
- Learning rate decay
- Types of learning rate decay
- Experiments: learning rate decay
- Weight initialization
- Math and code
- Experiments: weight initialization
- Dropout
- Dropout: definition
- Dropout: implementation
- Adjusting the rest of our framework to accommodate Dropout
- Experiments: dropout
- Conclusion
- 5. Convolutional Neural Networks
- Neural networks and representation learning
- A different architecture for image data
- The convolution operation
- The multi-channel convolution operation
- Neural networks and representation learning
- Convolutional Layers
- Implementation implications
- The differences between convolutional and fully connected layers
- Making predictions with convolutional layers: the Flatten layer
- Pooling layers
- Applying CNNs beyond images
- Implementing the multi-channel convolution operation
- The forward pass
- Diagrams and math
- Padding
- Code
- A note on stride
- The forward pass
- Convolutions: the backward pass
- What should the gradient be?
- Computing the gradient of a 1D convolution
- Whats the general pattern?
- Computing the parameter gradient
- Coding this up
- Batches, 2D Convolutions, and Multiple Channels
- 1D convolutions with batches: forward pass
- 1D convolution with batches: backward pass
- 2D convolutions
- 2D convolutions: coding the forward pass
- 2D convolutions: coding the backward pass
- The last element: adding channels
- Forward pass
- Backward pass
- Using this Operation to Train a CNN
- The Flatten Operation
- The full Conv2D Layer
- A note on speed, and an alternative implementation
- Experiments
- Conclusion
- 6. Recurrent Neural Networks
- The Key Limitation: handling branching
- Automatic differentiation
- Coding up gradient accumulation
- Automatic differentiation illustration
- Explaining what happened
- Coding up gradient accumulation
- Motivation for recurrent neural networks
- Introduction to Recurrent Neural Networks
- The first class for RNNs: RNNLayer
- The second class for RNNs: RNNNode
- Putting these two classes together
- The backward pass
- Accumulating gradients for the weights in an RNNs
- RNNs: the code
- The RNNLayer class
- Initialization
- The forward method
- The backward method
- The RNNLayer class
- The essential elements of RNNNodes
- Vanilla RNNNodes
- RNNNode: the code
- RNNNodes: the backward pass
- Limitations of vanilla RNNNodes
- One solution: GRUNodes
- GRUNodes: a diagram
- GRUNodes: the code
- LSTMNodes
- LSTMNode: diagram
- LSTMs: the code
- Data representation for a character-level RNN-based language model
- Other language modeling tasks
- Combining RNNLayer variants
- Putting this all together
- Conclusion
- 7. PyTorch
- PyTorch Tensors
- Deep Learning with PyTorch
- PyTorch elements: Model, Layer Optimizer, and Loss
- The inference flag
- PyTorch elements: Model, Layer Optimizer, and Loss
- Implementing neural network building blocks using PyTorch: DenseLayer
- Example: Boston Housing Prices Model in PyTorch
- PyTorch elements: Optimizer and Loss
- PyTorch elements: Trainer
- Tricks to optimize learning in PyTorch
- Convolutional neural networks in PyTorch
- DataLoader and transforms
- LSTMs in PyTorch
- Postscript: Unsupervised Learning via Autoencoders
- Representation Learning
- An approach for situations with no labels whatsoever
- Diagram
- Implementing an autoencoder in PyTorch
- A stronger test for unsupervised learning, and a solution
- Conclusion
- A. Appendix
- Matrix chain rule
- Gradient of the loss with respect to the bias terms
- Convolutions via matrix multiplication
O'Reilly Media - inne książki
-
JavaScript gives web developers great power to create rich interactive browser experiences, and much of that power is provided by the browser itself. Modern web APIs enable web-based applications to come to life like never before, supporting actions that once required browser plug-ins. Some are s...(177.65 zł najniższa cena z 30 dni)
186.15 zł
219.00 zł(-15%) -
How will software development and operations have to change to meet the sustainability and green needs of the planet? And what does that imply for development organizations? In this eye-opening book, sustainable software advocates Anne Currie, Sarah Hsu, and Sara Bergman provide a unique overview...(160.65 zł najniższa cena z 30 dni)
177.65 zł
209.00 zł(-15%) -
OpenTelemetry is a revolution in observability data. Instead of running multiple uncoordinated pipelines, OpenTelemetry provides users with a single integrated stream of data, providing multiple sources of high-quality telemetry data: tracing, metrics, logs, RUM, eBPF, and more. This practical gu...(143.65 zł najniższa cena z 30 dni)
152.15 zł
179.00 zł(-15%) -
Interested in developing embedded systems? Since they don't tolerate inefficiency, these systems require a disciplined approach to programming. This easy-to-read guide helps you cultivate good development practices based on classic software design patterns and new patterns unique to embedded prog...(152.15 zł najniższa cena z 30 dni)
160.65 zł
189.00 zł(-15%) -
If you use Linux in your day-to-day work, then Linux Pocket Guide is the perfect on-the-job reference. This thoroughly updated 20th anniversary edition explains more than 200 Linux commands, including new commands for file handling, package management, version control, file format conversions, an...(92.65 zł najniższa cena z 30 dni)
101.15 zł
119.00 zł(-15%) -
Gain the valuable skills and techniques you need to accelerate the delivery of machine learning solutions. With this practical guide, data scientists, ML engineers, and their leaders will learn how to bridge the gap between data science and Lean product delivery in a practical and simple way. Dav...(245.65 zł najniższa cena z 30 dni)
254.15 zł
299.00 zł(-15%) -
This practical book provides a detailed explanation of the zero trust security model. Zero trust is a security paradigm shift that eliminates the concept of traditional perimeter-based security and requires you to "always assume breach" and "never trust but always verify." The updated edition off...(203.15 zł najniższa cena z 30 dni)
211.65 zł
249.00 zł(-15%) -
Decentralized finance (DeFi) is a rapidly growing field in fintech, having grown from $700 million to $100 billion over the past three years alone. But the lack of reliable information makes this area both risky and murky. In this practical book, experienced securities attorney Alexandra Damsker ...(203.15 zł najniższa cena z 30 dni)
211.65 zł
249.00 zł(-15%) -
Whether you're a startup founder trying to disrupt an industry or an entrepreneur trying to provoke change from within, your biggest challenge is creating a product people actually want. Lean Analytics steers you in the right direction.This book shows you how to validate your initial idea, find t...(126.65 zł najniższa cena z 30 dni)
126.65 zł
149.00 zł(-15%) -
When it comes to building user interfaces on the web, React enables web developers to unlock a new world of possibilities. This practical book helps you take a deep dive into fundamental concepts of this JavaScript library, including JSX syntax and advanced patterns, the virtual DOM, React reconc...(194.65 zł najniższa cena z 30 dni)
211.65 zł
249.00 zł(-15%)
Dzieki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka, którą chcesz zamówić pochodzi z końcówki nakładu. Oznacza to, że mogą się pojawić drobne defekty (otarcia, rysy, zagięcia).
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Końcówka nakładu":
- usługa obejmuje tylko książki oznaczone tagiem "Końcówka nakładu";
- wady o których mowa powyżej nie podlegają reklamacji;
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka drukowana
Oceny i opinie klientów: Deep Learning from Scratch. Building with Python from First Principles Seth Weidman (0) Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.