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
(44.85 zł najniższa cena z 30 dni)48.30 zł
69.00 zł(-30%) -
Oto zaktualizowane wydanie popularnego przewodnika, dzięki któremu skorzystasz z ponad dwustu sprawdzonych receptur bazujących na najnowszych wydaniach bibliotek Pythona. Wystarczy, że skopiujesz i dostosujesz kod do swoich potrzeb. Możesz też go uruchamiać i testować za pomocą przykładowego zbio...
Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II
(57.84 zł najniższa cena z 30 dni)62.30 zł
89.00 zł(-30%) -
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
(83.85 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
(70.85 zł najniższa cena z 30 dni)76.30 zł
109.00 zł(-30%) -
Python, stanowiący czołowy temat tego kursu, jest jednym z najpopularniejszych języków programowania na świecie. Słynie z wszechstronności, czytelności i dużej społeczności użytkowników. W świecie finansów Python zyskał szczególne uznanie ze względu na swoją efektywność w analizie danych, modelow...
Python i finanse. Kurs video. Tworzenie modeli, prognoz i analiz rynkowych Python i finanse. Kurs video. Tworzenie modeli, prognoz i analiz rynkowych
(107.60 zł najniższa cena z 30 dni)174.84 zł
269.00 zł(-35%) -
Czy zastanawiasz się czasem nad tym, jak to możliwe, że jesteśmy w stanie „rozmawiać” z maszynami? Że coś mówimy, a one nas rozumieją i odpowiadają na nasze pytania, realizują polecenia, wykonują zadania? I na odwrót – to one mówią (i piszą) do nas słowami, które są dla nas jasn...
NLP. Kurs video. Analiza danych tekstowych w języku Python NLP. Kurs video. Analiza danych tekstowych w języku Python
(52.15 zł najniższa cena z 30 dni)96.85 zł
149.00 zł(-35%) -
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
(50.05 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
(83.85 zł najniższa cena z 30 dni)90.30 zł
129.00 zł(-30%) -
Język Python został ostatnio sklasyfikowany w indeksie TIOBE jako najpopularniejszy obecnie język programowania, co zawdzięcza szerokim możliwościom stosowania go w projektowaniu, prototypowaniu, testach, wdrażaniu i konserwacji oprogramowania. To zaktualizowane i rozszerzone czwarte wydanie poka...
Python w pigułce. Podręczny przewodnik po wersjach 3.10 i 3.11 Python w pigułce. Podręczny przewodnik po wersjach 3.10 i 3.11
Alex Martelli, Anna Martelli Ravenscroft, Steve Holden, Paul McGuire
(152.10 zł najniższa cena z 30 dni)152.10 zł
169.00 zł(-10%) -
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...(77.35 zł najniższa cena z 30 dni)
83.30 zł
119.00 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
(34.50 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
-
Software as a service (SaaS) is on the path to becoming the de facto model for building, delivering, and operating software solutions. Adopting a multi-tenant SaaS model requires builders to take on a broad range of new architecture, implementation, and operational challenges. How data is partiti...(237.15 zł najniższa cena z 30 dni)
245.65 zł
289.00 zł(-15%) -
Great engineers don't necessarily make great leaders—at least, not without a lot of work. Finding your path to becoming a strong leader is often fraught with challenges. It's not easy to figure out how to be strategic, successful, and considerate while also being firm. Whether you're on the...(126.65 zł najniższa cena z 30 dni)
126.65 zł
149.00 zł(-15%) -
Data science happens in code. The ability to write reproducible, robust, scaleable code is key to a data science project's success—and is absolutely essential for those working with production code. This practical book bridges the gap between data science and software engineering,and clearl...(211.65 zł najniższa cena z 30 dni)
211.65 zł
249.00 zł(-15%) -
With the massive adoption of microservices, operators and developers face far more complexity in their applications today. Service meshes can help you manage this problem by providing a unified control plane to secure, manage, and monitor your entire network. This practical guide shows you how th...(203.15 zł najniższa cena z 30 dni)
203.15 zł
239.00 zł(-15%) -
Get practical advice on how to leverage AI development tools for all stages of code creation, including requirements, planning, design, coding, debugging, testing, and documentation. With this book, beginners and experienced developers alike will learn how to use a wide range of tools, from gener...(164.25 zł najniższa cena z 30 dni)
186.15 zł
219.00 zł(-15%) -
Rust's popularity is growing, due in part to features like memory safety, type safety, and thread safety. But these same elements can also make learning Rust a challenge, even for experienced programmers. This practical guide helps you make the transition to writing idiomatic Rust—while als...(164.25 zł najniższa cena z 30 dni)
186.15 zł
219.00 zł(-15%) -
Advance your Power BI skills by adding AI to your repertoire at a practice level. With this practical book, business-oriented software engineers and developers will learn the terminologies, practices, and strategy necessary to successfully incorporate AI into your business intelligence estate. Je...(211.65 zł najniższa cena z 30 dni)
211.65 zł
249.00 zł(-15%) -
Microservices can be a very effective approach for delivering value to your organization and to your customers. If you get them right, microservices help you to move fast by making changes to small parts of your system hundreds of times a day. But if you get them wrong, microservices will just ma...(203.15 zł najniższa cena z 30 dni)
203.15 zł
239.00 zł(-15%) -
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...(186.15 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...(169.14 zł najniższa cena z 30 dni)
169.14 zł
199.00 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.