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編輯推薦： 本书不使用Tensorflow、PyTorch这些现成的“轮子”，仅使用Python，从零开始创建自己的深度学习模型，并用通俗易懂的语言结合直观清晰的插图和示例代码，解释深度学习、AI相关的通用技术，让读者了解AI技术的底层原理，掌握深度学习技术的本质，从而掌握自己“造轮子”的方法。 本书特点： 1、注重动手实践。本书通过大量的示例代码，引导读者一边学习一边上机实践，提高动手能力。 2、强调基础的重要性。学习深度学习，扎实的数学和编程基础是非常重要的，本书首先用一定的篇幅对深度学习基础的数学、Python编程知识进行了复习巩固，以加深印象，为本书的顺利学习奠定基础。 3、注意知识的衔接。本书作为“写给新手”的第2本书，对神经网络的基础知识，如正向传播和反向传播的原理及编程实现、数据预处理等知识进行了复习巩固，让读者可以顺利过渡到循环神经网络的学习。 4、代码只用Python编写，不使用任何框架，让读者快速入门，更容易掌握深度学习技术的本质。 5、双色印刷，版式精美，阅读体验好。 內容簡介： 《写给新手的深度学习 2——用 Python 实现的循环神经网络 RNN 和 VAE、GAN》一书以Python 为基础，不借助 TensorFlow、PyTorch 等任何框架，以浅显易懂的语言对循环神经网络RNN 及生成模型中的 VAE、GAN 的构建方法进行了详细解说。其中在前 3 章对深度学习和Python 编程及数学的相关知识进行了简要概括，然后依次介绍了 RNN、LSTM、GRU、VAE、GAN 的工作原理及编程实现，这也是本书的主要内容，最后一章作为进阶准备，介绍了最优化算法、机器学习的一些技巧以及几种便于开发、试错的数据集。通过本书，读者可以从根本上理解深度学习技术的本质和相关算法原理，能够构建简单的深度学习模型，特别适合作为零基础读者学习深度学习技术的入门书，也适合作为高校人工智能相关专业的教材和参考书。 關於作者： 我妻幸长 一家以“人与AI的共生”为使命的公司SAI-Lab（https://sai-lab.co.jp）的董事长，从事AI相关的教育和研究开发工作。 日本东北大学研究生院理学研究科毕业，理学博士（物理学），对人工智能（AI），复杂系统，脑科学，奇点等很感兴趣。 作为一名编程/人工智能讲师，迄今已在线指导了近35，000人。 在世界最大的教育视频平台Udemy开设了《AI完美大师》《全民AI》《脑科学与人工智能》等课程。 作为一名工程师，他开发了VR，游戏和SNS等许多不同类型的应用程序

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