# 深度学习入门
## 文件结构
|文件夹名 |说明 |
|:-- |:-- |
|ch01 |第1章使用的源代码 |
|ch02 |第2章使用的源代码 |
|... |... |
|ch08 |第8章使用的源代码 |
|common |共同使用的源代码 |
|dataset |数据集用的源代码 |
源代码的解释请参考本书。
## 必要条件
执行源代码需要按照以下软件。
* Python 3.x
* NumPy
* Matplotlib
※Python的版本为Python 3。
## 执行方法
前进到各章节的文件夹，执行Python命令。
```
$ cd ch01
$ python man.py
$ cd ../ch05
$ python train_nueralnet.py
```
## 使用许可
本源代码使用[MIT许可协议](http://www.opensource.org/licenses/MIT)。
无论是否为商业行为，均可自由使用。
## 勘误表
本书的勘误信息在以下网址中公开。读者可以在以下网址中查看和提交勘误。
http://www.ituring.com.cn/book/1921
基于Python的理论与实现
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2024-02-21
12:47:08
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《深度学习入门——基于Python的理论与实现》作者：斋藤康毅 译者：陆宇杰.zip （70个子文件） 
kwan1117 ch06 
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13印印刷问题页面电子版.pdf 4.91MB ch07 visualize_filter.py 801B simple_convnet.py 5KB params.pkl 3.31MB train_convnet.py 1KB gradient_check.py 544B apply_filter.py 2KB .gitignore 2KB README.md 1KB ch02 nand_gate.py 360B and_gate.py 357B xor_gate.py 331B or_gate.py 354B ch03 sig_step_compare.py 361B sample_weight.pkl 178KB mnist_show.py 551B step_function.py 267B neuralnet_mnist.py 1KB relu.py 198B sigmoid.py 212B neuralnet_mnist_batch.py 1KB资源评论
