实战深度学习算法：
零起点通关神经网络模型
（基于Python和NumPy实现）
徐彬著
内 容 简 介
深度学习是机器学习的重要分支。本书系统地介绍了如何用 Python和NumPy一步
步地实现深度学习的基础模型，无须借助 TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，帮助读
者更好地理解底层算法的脉络，进而进行模型的定制、优化和改进。全书由简到难地讲述
感知机模型、多分类神经网络、深层全连接网络、卷积神经网络、批量规范化方法、循环神
经网络、长短时记忆网络、双向结构的 BiGRU模型等神经网络模型的必要算法推导、实
现及其实例，读者可直接动手调试和观察整个训练过程，进一步理解模型及其算法原理。
本书适合没有深度学习基础，希望进入此领域的在校学生、研究者阅读，也适合有一
定基础但不满足于“调包”和“调参”的工程师学习，还可供想要深入了解底层算法的研究
人员参考阅读。
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图书在版编目（ CIP）数据
实战深度学习算法：零起点通关神经网络模型：基于 Python和NumPy实现/徐彬著.
北京：电子工业出版社， 2019.9
ISBN 987-7-121-37171-4
I.¬实…II.¬徐…III.¬机器学习—算法—研究 IV.¬TP181
中国版本图书馆 CIP数据核字（ 2019）第158449号
责任编辑：孙学瑛 sxy@phei.com.cn
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出版发行：电子工业出版社
北京市海淀区万寿路 173信箱 邮编： 100036
开 本： 720×1000 1/16 印张： 14 字数： 280千字 彩插： 2
版 次： 2019年9月第1版
印 次： 2019年9月第1次印刷
定 价： 79.00元
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前言
以深度学习为代表的人工智能技术深刻地影响着我们的生活方式，从图像
识别、语音识别、机器翻译到智能医诊、自动驾驶、智能风控 · · · · · ·在多个应
用领域不断地刷新纪录。
深度学习近年来之所以能取得颠覆性突破，一方面，归功于“数字化”对
社会的渗透使得大量数据得以积累；另一方面，受益于单位成本下硬件算力的
提升，推动了复杂模型的商用；然而最根本的，还是来自深度学习背后基础算
法的巧思妙想与厚积薄发。
只有深入了解深
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