- 深度学习入门:基于Python的理论与实现
- (日)斋藤康毅
- 381字
- 2024-08-06 10:59:32
1.7 小结
本章重点介绍了实现深度学习(神经网络)所需的编程知识,以为学习深度学习做好准备。从下一章开始,我们将通过使用 Python 实际运行代码,逐步了解深度学习。
本章只介绍了关于 Python 的最低限度的知识,想进一步了解 Python 的读者,可以参考下面这些图书。首先推荐《Python 语言及其应用》[1] 一书。这是一本详细介绍从 Python 编程的基础到应用的实践性的入门书。关于 NumPy,《利用 Python 进行数据分析》[2] 一书中进行了简单易懂的总结。此外,“Scipy Lecture Notes”[3] 这个网站上也有以科学计算为主题的 NumPy 和 Matplotlib 的详细介绍,有兴趣的读者可以参考。
下面,我们来总结一下本章所学的内容,如下所示。
本章所学的内容
- Python是一种简单易记的编程语言。
- Python是开源的,可以自由使用。
- 本书中将使用Python 3.x实现深度学习。
- 本书中将使用NumPy和Matplotlib这两种外部库。
- Python有“解释器”和“脚本文件”两种运行模式。
- Python能够将一系列处理集成为函数或类等模块。
- NumPy中有很多用于操作多维数组的便捷方法。