[รีวิว] Deep Learning from Scratch: Building with Python from First Principles (Seth Weidman) สรุปหนังสือ.

Deep Learning from Scratch: Building with Python from First Principles (Seth Weidman)

- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/1492041416?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Deep-Learning-from-Scratch%3A-Building-with-Python-from-First-Principles-Seth-Weidman.html

- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Deep+Learning+from+Scratch+Building+with+Python+from+First+Principles+Seth+Weidman+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1

- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Deep-Learning-from-Scratch-Seth-Weidman.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Deep-Learning-from-Scratch-Seth-Weidman.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Deep-Learning-from-Scratch-Seth-Weidman.html

- อ่านเพิ่มเติม: https://thai.9natree.com/read/1492041416/

#การแพร่ย้อนกลับ #กฎลูกโซ่ #โครงข่ายคอนโวลูชัน #โครงข่ายประสาทแบบวนซ้ำ #การคำนวณเทนเซอร์ #DeepLearningfromScratch

หนังสือ Deep Learning from Scratch: Building with Python from First Principles ของ Seth Weidman เป็นหนังสือเทคนิคด้านปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้เชิงลึก ที่มุ่งอธิบายว่าโครงข่ายประสาทเทียมทำงานอย่างไรจากรากฐานทางคณิตศาสตร์และการเขียนโปรแกรม แทนที่จะเริ่มจากการเรียกใช้คำสั่งของไลบรารีระดับสูง ผู้อ่านจะค่อย ๆ สร้างส่วนประกอบสำคัญด้วย Python ตั้งแต่การคำนวณแบบเวกเตอร์ ชั้นของโมเดล การส่งข้อมูลไปข้างหน้า ฟังก์ชันความสูญเสีย การหาอนุพันธ์ย้อนกลับ และกระบวนการปรับพารามิเตอร์ หนังสือขยายจากโครงข่ายหลายชั้น ไปสู่โครงข่ายคอนโวลูชันและโครงข่ายประสาทแบบวนซ้ำ จึงไม่ได้เสนอเพียงสูตรหรือโค้ดสำเร็จรูป แต่เชื่อมความหมายของสูตรเข้ากับโครงสร้างข้อมูลและการไหลของการคำนวณ เป้าหมายหลักคือสร้างแบบจำลองความเข้าใจที่ตรวจสอบได้ ว่าการตัดสินใจเชิงออกแบบแต่ละอย่างส่งผลต่อการเรียนรู้ของโมเดลอย่างไร เหมาะกับผู้มีพื้นฐาน Python คณิตศาสตร์ และแมชชีนเลิร์นนิงอยู่แล้ว ที่ต้องการมองทะลุกรอบงาน ไปเห็นกลไกภายในของระบบดีปเลิร์นนิงอย่างเป็นระบบ.