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一、资源介绍
今天给大家推荐一份关于用图像简单理解深度学习的书籍，这本书将帮助您真正理解如何从头开始构建深度学习算法。你将理解深度学习是如何在比人类更高的层次上学习的。你将能够理解最先进的人工智能背后的“大脑”。此外，与其他假定具有高级微积分知识并利用复杂数学符号的课程不同，如果您是通过高中代数考试的Python黑客，那么您已经准备好了。到最后，你甚至可以造一个人工智能来学习在经典的雅达利游戏中打败你自己。
作者简介：
Andrew Trask：他 是DeepMind的科学家，同时也是OpenMinded的负责人。他著作的《Grokking Deep Learning》(《图解深度学习》)，由Manning出版社出版，并采用MEAP（订阅更新方式），从2016年8月开始，一直采用不定期更新的方式放送。本书主打入门教学，书中各种插画丰富生动，是学习深度学习的入门好书。
官网：
https://livebook.manning.com/#!/book/grokking-deep-learning/chapter-10/v-12/7
代码地址：
https://github.com/iamtrask/Grokking-Deep-Learning
二、主要内容
下面是这本书的一些目录：
第三章-正向传播-介绍神经预测
第四章-梯度下降-进入神经学习
第五章-推广梯度下降-一次学习多个权重
第六章-介绍反向传播-建立你的第一个深度神经网络
第八章-正则化的介绍-学习信号和忽略噪声
第九章-介绍激活函数-学习模型概率
第十章-介绍卷积神经网络-学习的边缘和角落
第十一章-词嵌入介绍-理解语言的神经网络
第十二章-递归介绍(RNNs) -预测下一个单词
第十三章-自动微分介绍
第十四章-爆炸梯度的例子LSTMs简介
第15章-联合学习简介
三、资源分享
同时为了方便大家，我们把最新的资料打包好了，可以直接下载！
获取方式：
1. 关注我们的公众号“智能与算法之路”
2. 后台回复“图解深度学习” 即可以获取资料哈~（建议复制，避免错字）

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