PaddlePaddle深度学习实战

本书采用由简繁的原则撰写而成。我们希望本书能成为一名能带领读者领略PaddlePaddle精妙的精神导游。从较为简单的线性回归、逻辑回归到较为复杂的RNN数字识别、个性化推荐、云上部署等，本书结合若干实例，系统地介绍了PaddlePaddle的使用特。教会读者如何使用框架就像教会了读者一套外功拳法。然而本书不仅关注框架本身的细节用法，还非常注重基础知识和理论，目的是教会读者内功心法。书中既详细描述了神经网络的各个细节，也深讲解了算法性能优化的思路和技巧，旨在帮助读者深理解深度学习的精髓。本书共分为10章，每一章都包含理论介绍和对应的代码实现。
【推荐语】
（1）百度旗下“深度学习技术及应用国家工程实验室”、百度技术学院联合北航人工智能专家共同撰写，行业实践与学术理论兼顾 （2）李德毅院士、百度公司总裁张亚勤博士、百度公司高级副总裁/AI技术平台体系总负责人王海峰、北京航空航天大学计算机学院教授/博士生导师吕卫锋 、百度技术委员会理事长/百度技术学院院长陈尚义联袂推荐
【作者】
刘祥龙 北航计算机学院、软件发环境国家重实验室副教授。主要研究视觉计算、深度学习、群体智能等，在国际上较系统地研究了多模式哈希和互补多哈希表检索方法。近年来，参与“核高基”国家重大专项、国家自然科学基金重大专项等多个国家课题。发表CVPR、ICCV、AAAI、IJCAI、IEEE TIP等人工智能、计算机视觉领域国际*/知名会议和期刊论文40余篇。担任SCI期刊FCS青年副主编，人工智能/多媒体*会议ACM MM、AAAI和PCM等多个知名国际会议的程序委员会委员，以及IEEE TIP、TNNLS、TMM等十余个国际知名期刊和会议审稿人。 杨晴虹 北航副教授，高级工程师。北航博士，美国南康涅狄格州立大学图书信息科学访问学者，美国耶鲁大学技术创新实验室数据分析专家。发表国际论文几十篇，主要研究领域有机器学习、知识挖掘、大数据分析、项目管理和科研管理等。在机器学习、深度学习、神经网络等领域有丰富的实践经验，曾主导和参与多个相关的项目并取得成功。 谭中意 百度研发工程师，负责百度源的整体推工作，有近20年的发和运营经验。在百度多个部门工作过，现负责以平台化/源的方式提升百度内部整体的研发效率，并包括组织源技术委员会，对百度对外的源行整体的推动工作。中国源推联盟（COPU）副秘书长。 蒋晓琳 百度公司技术管理部高级工程师，之前任职于中国信息通信研究院。曾参与主导超过30余项国家/行业标准，以及多项国际标准。在人工智能、云计算、大数据等领域参与申报和管理的国家重大专项达10余个。 白浩杰 北航特聘讲师，美国佛罗里达国际大学高性能数据实验室访问学者，致力于移动对象数据库、数据可视化、机器学习、深度学习等方向的研究。径科技有限公司高级工程师，尚硅谷IT教育前端教学总监。