《深度学习入门基于Python的理论与实现》中文PDF配套个人使用源代码带书签目录文字可以复制仅限学习自用请勿它用。夸克网盘链接 https://pan.quark.cn/s/48bf067f1375迅雷网盘链接https://pan.xunlei.com/s/VP2SUfO36sXTqAtOJiixiNYuA1?pwdx25z每一章都基于代码讲解接着上一章的代码一步步从简单到复杂阅读体验很流畅。而且看DeZero的代码实现能学到很多技巧对于我这种没怎么写过Python的人来说例如Layer这一节通过重写__setattr__的魔术方法实现了每个深度学习层的Parameter自动统计。概念的逐步引入。DeZero不是一股脑给一堆概念对着概念一顿实现就完事了而是一步步的基于功能的需要引入这些概念。比如实现自动微分的时候为什么需要引入Variable和Function为什么要进行运算符重载、Layer/Module/Optimizer/DataLoader的封装通过这些方式能把代码优化到什么程度。这种写作方式类似OSTEP围绕着虚拟化、并发和持久性一层一层的展示每个功能为什么要做做完的好处是什么。一个好教材甚至于说一个好项目都应该是这样的不应该有太多无用的概念每一层的抽象都得有明确的目的。组合的力量。看高阶微分这一章的时候让我想起了SICPSICP的很多细节我早就忘得一干二净了唯一剩下的就是对组合力量的深刻印象。目录· · · · · ·第1阶段 自动微分步骤1 作为“箱子”的变量步骤2 创建变量的函数步骤3 函数的连续调用步骤4 数值微分步骤5 反向传播的理论知识步骤6 手动进行反向传播步骤7 反向传播的自动化步骤8 从递归到循环步骤9 让函数更易用步骤10 测试第2阶段 用自然的代码表达 59步骤11 可变长参数步骤12 可变长参数改进篇)步骤13 可变长参数反向传播篇)步骤14 重复使用同一个变量步骤15 复杂的计算图理论篇步骤16 复杂的计算图实现篇步骤17 内存管理和循环引用步骤18 减少内存使用量的模式步骤19 让变量更易用步骤20 运算符重载1步骤21 运算符重载2步骤22 运算符重载3步骤23 打包步骤24 复杂函数的求导第3阶段 实现高阶导数步骤25 计算图的可视化1步骤26 计算图的可视化2步骤27 泰勒展开的导数步骤28 函数优化步骤29 使用牛顿法进行优化手动计算步骤30 高阶导数准备篇步骤31 高阶导数理论篇步骤32 高阶导数实现篇步骤33 使用牛顿法进行优化自动计算步骤34 sin函数的高阶导数步骤35 高阶导数的计算图步骤36 DeZero的其他用途第4阶段 创建神经网络步骤37 处理张量步骤38 改变形状的函数38.1 reshape函数的实现步骤39 求和的函数步骤40 进行广播的函数步骤41 矩阵的乘积步骤42 线性回归步骤43 神经网络步骤44 汇总参数的层步骤45 汇总层的层步骤46 通过Optimizer更新参数步骤47 softmax函数和交叉熵误差步骤48 多分类步骤49 Dataset类和预处理步骤50 用于取出小批量数据的DataLoader步骤51 MINST的训练第5阶段 DeZero高级挑战步骤52 支持GPU步骤53 模型的保存和加载步骤54 Dropout和测试模式步骤55 CNN的机制1步骤56 CNN的机制2步骤57 conv2d函数和pooling函数步骤58 具有代表性的CNNVGG16步骤59 使用RNN处理时间序列数据步骤60 LSTM与数据加载器