Avis des lecteurs
Résumé:Le livre fournit une introduction complète au codage des réseaux neuronaux à partir de zéro, avec des exemples de code utiles et des explications intuitives. Cependant, il souffre de problèmes importants tels qu'un code incomplet, des explications mathématiques médiocres et des erreurs tout au long de l'ouvrage, ce qui a provoqué la frustration de nombreux lecteurs. Bien que la version en ligne puisse être plus avantageuse que la version imprimée, l'accueil réservé à ce livre est globalement mitigé.
Avantages:Bien organisé, concepts clairement expliqués, nombreux exemples de code, accent unique sur le codage des réseaux neuronaux à partir de zéro, bonne ressource pour comprendre les principes fondamentaux de l'apprentissage profond.
Inconvénients:Erreurs fréquentes, code incomplet, mathématiques mal expliquées, diagrammes en noir et blanc, présentation désorganisée, et certains lecteurs ont ressenti un manque d'explications ou d'intuitions derrière les concepts.
(basé sur 36 avis de lecteurs)
Titre original :
Deep Learning from Scratch: Building with Python from First Principles
Contenu du livre :
Avec la résurgence des réseaux neuronaux dans les années 2010, l'apprentissage profond est devenu essentiel pour les praticiens de l'apprentissage automatique et même pour de nombreux ingénieurs logiciels. Ce livre fournit une introduction complète pour les scientifiques des données et les ingénieurs logiciels ayant une expérience de l'apprentissage automatique. Vous commencerez par les bases de l'apprentissage profond et passerez rapidement aux détails des architectures avancées importantes, en mettant tout en œuvre à partir de zéro en cours de route.
L'auteur, Seth Weidman, vous montre comment fonctionnent les réseaux neuronaux en utilisant une approche fondée sur les premiers principes. Vous apprendrez à appliquer les réseaux neuronaux multicouches, les réseaux neuronaux convolutifs et les réseaux neuronaux récurrents à partir de la base. Grâce à une compréhension approfondie du fonctionnement mathématique, informatique et conceptuel des réseaux neuronaux, vous serez prêt à réussir tous vos futurs projets d'apprentissage profond.
Ce livre offre :
⬤ Des modèles mentaux extrêmement clairs et complets - accompagnés d'exemples de code et d'explications mathématiques - pour comprendre les réseaux neuronaux.
⬤ Des méthodes pour mettre en œuvre des réseaux neuronaux multicouches à partir de zéro, en utilisant un cadre orienté objet facile à comprendre.
⬤ Des implémentations pratiques et des explications claires des réseaux neuronaux convolutifs et récurrents.
⬤ La mise en œuvre de ces concepts de réseaux neuronaux à l'aide du célèbre cadre PyTorch.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781492041412 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2019 |
| Nombre de pages : | 250 |
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