Deep Learning from Scratch. Building with Python from First Principles

- Autor:
- Seth Weidman
- Promocja Przejdź


- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 252
- Dostępne formaty:
-
ePubMobi
Opis książki: 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
-
Oto intuicyjny przewodnik dla średnio zaawansowanych programistów Pythona, pomyślany tak, by przyswajać zasady programowania zorientowanego obiektowo podczas praktycznych ćwiczeń. Dowiesz się, jakie problemy wiążą się z zastosowaniem podejścia proceduralnego i jak dzięki podejściu obiektowemu pis...
Python zorientowany obiektowo. Programowanie gier i graficznych interfejsów użytkownika Python zorientowany obiektowo. Programowanie gier i graficznych interfejsów użytkownika
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)57.85 zł
89.00 zł(-35%) -
To drugie, zaktualizowane i poprawione wydanie bestsellerowego podręcznika Programowania w Pythonie pozwoli Ci błyskawicznie zacząć tworzyć kod, który działa! Zaczniesz od zrozumienia podstawowych koncepcji programistycznych, następnie nauczysz się zapewniać programom interaktywność i wykształcis...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
64.35 zł
99.00 zł(-35%) -
To kompleksowy podręcznik do nauki programowania w Pythonie. Jego piąte wydanie zostało gruntownie zaktualizowane i rozbudowane o dodatkowe treści. Omówiono tu najnowsze wersje Pythona w liniach 3.X i 2.X, czyli 3.3 i 2.7, i dodano opisy nowych lub rozszerzonych mechanizmów, takich jak obsługa fo...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
129.35 zł
199.00 zł(-35%) -
Dzięki tej książce przekonasz się, jak wspaniałą przygodą jest programowanie i jak łatwo ją zacząć! Poznasz podstawy Pythona, dowiesz się, jak pisać i formatować kod, a także szybko nauczysz się uruchamiać swoje programy. Instrukcje sterujące, operatory, typy danych, funkcje, klasy i moduły nie b...
Python 3. Projekty dla początkujących i pasjonatów Python 3. Projekty dla początkujących i pasjonatów
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)38.94 zł
59.90 zł(-35%) -
Ta książka jest przystępnym wprowadzeniem do kryptografii i bibliotek kryptograficznych Pythona. Omówiono tu podstawowe koncepcje z tej dziedziny, najważniejsze algorytmy i niezbędny zakres podstaw matematycznych: liczby pierwsze, teorię grup czy generatory liczb pseudolosowych. Wyjaśniono, czym ...
Algorytmy kryptograficzne w Pythonie. Wprowadzenie Algorytmy kryptograficzne w Pythonie. Wprowadzenie
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)44.85 zł
69.00 zł(-35%) -
Metody statystyczne są kluczowym elementem data science, mimo to niewielu specjalistów data science posiada formalne wykształcenie statystyczne. Kursy i podręczniki o podstawach statystyki, rzadko kiedy omawiają temat z perspektywy data science. W drugim wydaniu tego popularnego podręcznika zosta...
Statystyka praktyczna w data science. 50 kluczowych zagadnień w językach R i Python. Wydanie II Statystyka praktyczna w data science. 50 kluczowych zagadnień w językach R i Python. Wydanie II
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)44.85 zł
69.00 zł(-35%) -
To kolejne wydanie lubianego samouczka, dzięki któremu w ramach 24 godzinnych lekcji przyswoisz solidne podstawy programowania. Zrozumiesz, jak działają programy, i nauczysz się reguł stosowanych przez profesjonalistów przy ich projektowaniu. Dowiesz się, jak wygląda świat programistów i na czym ...
Programowanie dla początkujących w 24 godziny. Wydanie IV Programowanie dla początkujących w 24 godziny. Wydanie IV
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)41.40 zł
69.00 zł(-40%) -
Ta książka jest zwięzłym, skupionym na praktyce przewodnikiem po Pythonie w wersji 3.6 i nowszych. Dzięki niej skoncentrujesz się na rdzeniu języka i podstawowych zagadnieniach, które musisz doskonale opanować, jeśli chcesz pisać w nim dobry kod. Dowiesz się zatem, jak działa Python i jakich zasa...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
44.85 zł
69.00 zł(-35%) -
Wiernym czytelnikom publikacji spod znaku wydawnictwa Helion Piotra Wróblewskiego przedstawiać nie trzeba. Dość wspomnieć, że jest on autorem wielu publikacji poświęconych głównie programowaniu i obsłudze komputerów. Jego najnowsza książka, Algorytmy w Pythonie. Techniki programowania dla praktyk...
Algorytmy w Pythonie. Techniki programowania dla praktyków Algorytmy w Pythonie. Techniki programowania dla praktyków
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)77.35 zł
119.00 zł(-35%)
O autorze książki
1 Seth WeidmanSeth 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:
Ebooka przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook 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 posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolonych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video zobaczysz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolonych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP4 (pliki spakowane w ZIP)
Szczegóły książki
- 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@helion.pl.
- Język publikacji:
- angielski
- Rozmiar pliku ePub:
- 4.9MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 11.9MB
- Kategorie:
Programowanie » Python - Programowanie
Spis treści książki
- 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
-
FinOps brings financial accountability to the variable spend model of cloud. Used by the majority of global enterprises, this management practice has grown from a fringe activity to the de facto discipline managing cloud spend. In this book, authors J.R. Storment and Mike Fuller outline the proce...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
262.65 zł
309.00 zł(-15%) -
Edge AI is transforming the way computers interact with the real world, allowing IoT devices to make decisions using the 99% of sensor data that was previously discarded due to cost, bandwidth, or power limitations. With techniques like embedded machine learning, developers can capture human intu...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
262.65 zł
309.00 zł(-15%) -
Why is it difficult for so many companies to get digital identity right? If you're still wrestling with even simple identity problems like modern website authentication, this practical book has the answers you need. Author Phil Windley provides conceptual frameworks to help you make sense of all ...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
186.15 zł
219.00 zł(-15%) -
Python was recently ranked as today's most popular programming language on the TIOBE index, thanks to its broad applicability to design and prototyping to testing, deployment, and maintenance. With this updated fourth edition, you'll learn how to get the most out of Python, whether you're a profe...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
296.65 zł
349.00 zł(-15%) -
With the accelerating speed of business and the increasing dependence on technology, companies today are significantly changing the way they build in-house business solutions. Many now use low-code and no code technologies to help them deal with specific issues, but that's just the beginning. Wit...
Building Solutions with the Microsoft Power Platform Building Solutions with the Microsoft Power Platform
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)262.65 zł
309.00 zł(-15%) -
Companies are scrambling to integrate AI into their systems and operations. But to build truly successful solutions, you need a firm grasp of the underlying mathematics. This accessible guide walks you through the math necessary to thrive in the AI field such as focusing on real-world application...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
262.65 zł
309.00 zł(-15%) -
DevOps engineers, developers, and security engineers have ever-changing roles to play in today's cloud native world. In order to build secure and resilient applications, you have to be equipped with security knowledge. Enter security as code.In this book, authors BK Sarthak Das and Virginia Chu d...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
186.15 zł
219.00 zł(-15%) -
With the increasing use of AI in high-stakes domains such as medicine, law, and defense, organizations spend a lot of time and money to make ML models trustworthy. Many books on the subject offer deep dives into theories and concepts. This guide provides a practical starting point to help develop...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
262.65 zł
309.00 zł(-15%) -
Why are so many companies adopting GitOps for their DevOps and cloud native strategy? This reliable framework is quickly becoming the standard method for deploying apps to Kubernetes. With this practical, developer-oriented book, DevOps engineers, developers, IT architects, and SREs will learn th...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
262.65 zł
309.00 zł(-15%) -
Learn the essentials of working with Flutter and Dart to build full stack applications that meet the needs of a cloud-driven world. Together, the Flutter open source UI software development kit and the Dart programming language for client development provide a unified solution to building applica...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
220.15 zł
259.00 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.
W przypadku usługi "Druk na żądanie" termin dostarczenia przesyłki może obejmować także czas potrzebny na dodruk (do 10 dni roboczych)
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.


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.