深度學(xué)習(xí)是人工智能最熱門的領(lǐng)域之一，《Python 深度學(xué)習(xí)算法實戰(zhàn)》詳細(xì)介紹了常用的深度學(xué)習(xí)算法、使用 TensorFlow 實現(xiàn)各種算法的方法，以及算法背后的數(shù)學(xué)原理。全書分 3 部分共 11 章，其中第 1 部分介紹深度學(xué)習(xí)入門的相關(guān)知識、如何構(gòu)建自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及 Python 機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)庫 TensorFlow 的使用方法。第 2 部分介紹深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)算法，首先介紹了梯度下降法和它的變體，如 NAG、AMSGrad、Adadelta、
Adam 和 Nadam；然后詳細(xì)介紹了 RNN 和 LSTM 的知識，以及如何用 RNN 生成歌詞；接著介紹了廣泛應(yīng)用于
圖像識別任務(wù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和膠囊網(wǎng)絡(luò)；最后介紹了如何使用 CBOW、skip-gram 和 PV-DM 理解單詞和文檔
的語義。第 3 部分介紹一些高級的深度學(xué)習(xí)算法，探索了各種 GAN，包括 InfoGAN 和 LSGAN，以及自動編碼
器，如 CAE、DAE 和 VAE。學(xué)完本書，讀者將掌握實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)所需要的技能。
《Python 深度學(xué)習(xí)算法實戰(zhàn)》特別適合機器學(xué)習(xí)工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、AI 開發(fā)人員等全面學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)
的算法知識，也適合有一定機器學(xué)習(xí)和 Python 編程經(jīng)驗，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)感興趣的所有人員。