This open-source book represents our attempt to make deep learning approachable, teaching readers the concepts, the context, and the code. The entire book is drafted in Jupyter notebooks, seamlessly integrating exposition figures, math, and interactive examples with self-contained code. Our goal is to offer a resource that could (i) be freely available for everyone; (ii) offer sufficient technical depth to provide a starting point on the path to actually becoming an applied machine learning scientist; (iii) include runnable code, showing readers how to solve problems in practice; (iv) allow for rapid updates, both by us and also by the community at large; (v) be complemented by a forum for interactive discussion of technical details and to answer questions.


翻译:这本开放源码书代表了我们努力使深层次的学习能够接近,让读者了解概念、上下文和代码。整本书以Jupyter笔记本起草,无缝地将展览数字、数学和交互式实例与自足代码结合起来。我们的目标是提供一个资源,以便(一) 人人可以免费获得;(二) 提供足够的技术深度,为实际成为应用机器学习科学家提供起点;(三) 包括可运行代码,显示读者如何解决实际问题;(四) 允许我们和广大社区迅速更新;(五) 辅之以一个论坛,对技术细节进行互动讨论并回答问题。

0
下载
关闭预览

相关内容

IFIP TC13 Conference on Human-Computer Interaction是人机交互领域的研究者和实践者展示其工作的重要平台。多年来,这些会议吸引了来自几个国家和文化的研究人员。官网链接:http://interact2019.org/
MIT-深度学习Deep Learning State of the Art in 2020,87页ppt
专知会员服务
61+阅读 · 2020年2月17日
《动手学深度学习》(Dive into Deep Learning)PyTorch实现
专知会员服务
118+阅读 · 2019年12月31日
【强化学习资源集合】Awesome Reinforcement Learning
专知会员服务
93+阅读 · 2019年12月23日
深度学习界圣经“花书”《Deep Learning》中文版来了
专知会员服务
233+阅读 · 2019年10月26日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
Python机器学习教程资料/代码
机器学习研究会
8+阅读 · 2018年2月22日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1日
【推荐】决策树/随机森林深入解析
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年9月21日
【推荐】深度学习思维导图
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年8月20日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月20日
Arxiv
49+阅读 · 2021年5月9日
A Survey of Deep Learning for Scientific Discovery
Arxiv
29+阅读 · 2020年3月26日
Review: deep learning on 3D point clouds
Arxiv
5+阅读 · 2020年1月17日
Deep Learning for Energy Markets
Arxiv
9+阅读 · 2019年4月10日
Arxiv
4+阅读 · 2018年12月3日
Deep Learning
Arxiv
6+阅读 · 2018年8月3日
Arxiv
5+阅读 · 2018年1月14日
VIP会员
相关VIP内容
MIT-深度学习Deep Learning State of the Art in 2020,87页ppt
专知会员服务
61+阅读 · 2020年2月17日
《动手学深度学习》(Dive into Deep Learning)PyTorch实现
专知会员服务
118+阅读 · 2019年12月31日
【强化学习资源集合】Awesome Reinforcement Learning
专知会员服务
93+阅读 · 2019年12月23日
深度学习界圣经“花书”《Deep Learning》中文版来了
专知会员服务
233+阅读 · 2019年10月26日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
Python机器学习教程资料/代码
机器学习研究会
8+阅读 · 2018年2月22日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1日
【推荐】决策树/随机森林深入解析
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年9月21日
【推荐】深度学习思维导图
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年8月20日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月20日
Arxiv
49+阅读 · 2021年5月9日
A Survey of Deep Learning for Scientific Discovery
Arxiv
29+阅读 · 2020年3月26日
Review: deep learning on 3D point clouds
Arxiv
5+阅读 · 2020年1月17日
Deep Learning for Energy Markets
Arxiv
9+阅读 · 2019年4月10日
Arxiv
4+阅读 · 2018年12月3日
Deep Learning
Arxiv
6+阅读 · 2018年8月3日
Arxiv
5+阅读 · 2018年1月14日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员