實(shí)戰(zhàn)深度學(xué)習(xí)算法：零起點(diǎn)通關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（基于Python和NumPy實(shí)現(xiàn)）

　　深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要分支。本書(shū)系統(tǒng)地介紹了如何用 Python 和 NumPy 一步步地實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)模型，無(wú)須借助 TensorFlow、PyTorch 等深度學(xué)習(xí)框架，幫助讀者更好地理解底層算法的脈絡(luò)，進(jìn)而進(jìn)行模型的定制、優(yōu)化和改進(jìn)。全書(shū)由簡(jiǎn)到難地講述感知機(jī)模型、多分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深層全連接網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、批量規(guī)范化方法、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)、雙向結(jié)構(gòu)的 BiGRU 模型等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的必要算法推導(dǎo)、實(shí)現(xiàn)及其實(shí)例，讀者可直接動(dòng)手調(diào)試和觀察整個(gè)訓(xùn)練過(guò)程，進(jìn)一步理解模型及其算法原理。本書(shū)適合沒(méi)有深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，希望進(jìn)入此領(lǐng)域的在校學(xué)生、研究者閱讀，也適合有一定基礎(chǔ)但不滿足于“調(diào)包”和“調(diào)參”的工程師學(xué)習(xí)，還可供想要深入了解底層算法的研究人員參考閱讀。

　　徐彬，重慶大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系學(xué)士、BI挪威商學(xué)院碩士。曾任中國(guó)工商銀行軟件工程師、平安銀行應(yīng)用架構(gòu)專家、銀行間市場(chǎng)清算所創(chuàng)新衍生品及利率產(chǎn)品項(xiàng)目群負(fù)責(zé)人。 研究方向包括信貸及清算風(fēng)險(xiǎn)管控、復(fù)雜項(xiàng)目群管理，機(jī)器學(xué)習(xí)在特定場(chǎng)景的應(yīng)用。