Сет Вейдман - Глубокое обучение: легкая разработка проектов на Python

Beijing

Boston Farnham Sebastopol

Tokyo

Глубокое
обучение
Легкая разработка проектов на Python

Сет Вейдман

2021

Сет Вейдман

Глубокое обучение:
легкая разработка проектов на Python
Серия «Бестселлеры O’Reilly»

Перевели с английского И. Рузмайкина, А. Павлов
Руководитель проекта
Ю. Сергиенко
Ведущий редактор
К. Тульцева
Литературный редактор
А. Руденко
Обложка
В. Мостипан
Корректоры
М. Молчанова, М. Одинокова
Верстка
Е. Неволайнен

ББК 32.973.2-018.1
УДК 004.43

Вейдман Сет
В26

Глубокое обучение: легкая разработка проектов на Python. — СПб.: Питер,
2021. — 272 с.: ил. — (Серия «Бестселлеры O’Reilly»).

ISBN 978-5-4461-1675-1
Взрывной интерес к нейронным сетям и искусственному интеллекту затронул уже все области жизни, и понимание принципов глубокого обучения необходимо каждому разработчику
ПО для решения прикладных задач. Эта практическая книга представляет собой вводный курс
для всех, кто занимается обработкой данных, а также для разработчиков ПО. Вы начнете с основ глубокого обучения и быстро перейдете к более сложным архитектурам, создавая проекты
с нуля. Вы научитесь использовать многослойные, сверточные и рекуррентные нейронные
сети. Только понимая принцип их работы (от «математики» до концепций), вы сделаете свои
проекты успешными. В этой книге:
xx Четкие схемы, помогающие разобраться в нейросетях, и примеры рабочего кода.
xx Методы реализации многослойных сетей с нуля на базе простой объектно-ориентированной
структуры.
xx Примеры и доступные объяснения сверточных и рекуррентных нейронных сетей.
xx Реализация концепций нейросетей с помощью популярного фреймворка PyTorch.

16+ (В соответствии с Федеральным законом от 29 декабря 2010 г. № 436-ФЗ.)
ISBN 978-1492041412 англ.



ISBN 978-5-4461-1675-1

Authorized Russian translation of the English edition of Deep Learning
from Scratch ISBN 9781492041412 © 2019 Seth Weidman
This translation is published and sold by permission of O’Reilly Media, Inc.,
which owns or controls all rights to publish and sell the same.
© Перевод на русский язык ООО Издательство «Питер», 2021
© Издание на русском языке, оформление
ООО Издательство «Питер», 2021
© Серия «Бестселлеры O’Reilly», 2021

Права на издание получены по соглашению с O’Reilly. Все права защищены. Никакая часть данной книги
не может быть воспроизведена в какой бы то ни было форме без письменного разрешения владельцев
авторских прав.
Изготовлено в России. Изготовитель: ООО «Прогресс книга». Место нахождения и фактический адрес:
194044, Россия, г. Санкт-Петербург, Б. Сампсониевский пр., д. 29А, пом. 52. Тел.: +78127037373.
Дата изготовления: 02.2021. Наименование: книжная продукция. Срок годности: не ограничен.
Налоговая льгота — общероссийский классификатор продукции ОК 034-2014,
58.11.12 — Книги печатные профессиональные, технические и научные.
Импортер в Беларусь: ООО «ПИТЕР М», 220020, РБ, г. Минск, ул. Тимирязева, д. 121/3, к. 214, тел./факс: 208 80 01.
Подписано в печать 22.01.21. Формат 70х100/16. Бумага офсетная. Усл. п. л. 21,930. Тираж 500. Заказ

Оглавление
Предисловие................................................................................................ 8
Для понимания нейронных сетей нужно несколько мысленных моделей......10
Структура книги...........................................................................................11
Условные обозначения.................................................................................13
Использование примеров кода.....................................................................14
Благодарности..............................................................................................14
От издательства...........................................................................................15
Глава 1. Математическая база..........................................................................16
Функции.......................................................................................................17
Производные................................................................................................22
Вложенные функции.....................................................................................24
Цепное правило...........................................................................................26
Более длинная цепочка................................................................................30
Функции нескольких переменных.................................................................34
Производные функций нескольких переменных............................................36
Функции нескольких переменных с векторными аргументами.......................37
Создание новых признаков из уже существующих........................................38
Производные функции нескольких векторных переменных...........................41
Производные векторных функций: продолжение..........................................43
Вычислительный граф для двух матриц........................................................47
Самое интересное: обратный --">