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本书带领读者用原生Python语言和Numpy线性代数库实现一个基于计算图的深度学习框架MatrixSlow（类似简易版的PyTorch、TensorFlow或Caffe）。全书分为三个部分。第一部分是原理篇，实现了MatrixSlow框架的核心基础设施，并基于此讲解了机器学习与深度学习的概念和原理，比如模型、计算图、训练、梯度下降法及其各种变体。第二部分是模型篇，介绍了多种具有代表性的模型，包括逻辑回归、多层全连接神经网络、因子分解机、Wide&Deep、DeepFM、
版权信息书名：用Python实现深度学习框架作者：张觉非 陈震ISBN：978-7-115-54837-5本书由北京图灵文化发展有限公司发行数字版。版权所有，侵权必究。您购买的图灵电子书仅供您个人使用，未经授权，不得以任何方式复制和传播本书内容。 我们愿意相信读者具有这样的良知和觉悟，与我们共同保护知识产权。 如果购买者有侵权行为，我们可能对该用户实施包括但不限于关闭该帐号等维权措施，并可能追究法律责任。091507240605ToBeReplacedWithUserId前言内容概览读者对象代码资源致谢第一部分 原理篇第 1 章 机器学习与模型1.1 模型1.2 参数与训练1.3 损失函数1
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