![[समीक्षा] Deep Learning from Scratch: Building with Python from First Principles (Seth Weidman) सारांशित.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2550500/c1a-085k3-9j2q7qxgh2d6-w09xrg.jpg)
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Deep Learning from Scratch: Building with Python from First Principles (Seth Weidman)
- Amazon India Store: https://www.amazon.in/dp/1492041416?tag=9natreehindi-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Deep-Learning-from-Scratch%3A-Building-with-Python-from-First-Principles-Seth-Weidman.html
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Deep+Learning+from+Scratch+Building+with+Python+from+First+Principles+Seth+Weidman+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- और पढ़ें: https://hindi.9natree.com/read/1492041416/
#बैकप्रोपेगेशन #ग्रेडिएंटडिसेंट #कन्वोल्यूशनलन्यूरलनेटवर्क #रिकरेंटन्यूरलनेटवर्क #ऑब्जेक्टओरिएंटेडन्यूरलनेटवर्कढाँचा #DeepLearningfromScratch
सेठ वाइडमैन की पुस्तक डीप लर्निंग फ्रॉम स्क्रैच, बिल्डिंग विद पाइथन फ्रॉम फर्स्ट प्रिंसिपल्स, गहन अधिगम की एक तकनीकी, व्यावहारिक और अवधारणा-केंद्रित पुस्तक है. इसका उद्देश्य तैयार लाइब्रेरी के पीछे छिपी गणना को समझाना है, न कि केवल किसी फ्रेमवर्क से मॉडल चलाना सिखाना. लेखक न्यूरल नेटवर्क के मूल घटकों, जैसे टेन्सर आधारित गणना, लेयर, सक्रियण, हानि, फॉरवर्ड पास और बैकप्रोपेगेशन को पाइथन में बनाते हुए आगे बढ़ते हैं. पुस्तक फिर बहुस्तरीय नेटवर्क, कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क और रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क तक जाती है. इसका तरीका सिद्धांत और कोड को अलग विषय नहीं मानता, बल्कि हर गणितीय विचार को उसके क्रियान्वयन से जोड़ता है. इसलिए पाठक केवल यह नहीं सीखता कि मॉडल का परिणाम कैसे प्राप्त होता है, बल्कि यह भी समझता है कि पैरामीटर कैसे बदलते हैं, ग्रेडिएंट कहाँ से आते हैं और प्रशिक्षण की असफलताओं का निदान कैसे किया जाए. यह मुख्यतः उन पाठकों के लिए है जिन्हें पाइथन, मशीन लर्निंग और बुनियादी गणित का पूर्व ज्ञान है.
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