深度学习入门

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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。 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

DeepLearningFromScratch 快速上手指南

环境准备

在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：

• 操作系统：Windows / macOS / Linux
• Python 版本：Python 3.x（推荐 Python 3.6+）
• 核心依赖库：
  • NumPy
  • Matplotlib

安装步骤

1. 安装 Python 请访问 Python 官网下载并安装最新版的 Python 3。安装时请勾选 "Add Python to PATH"。

2. 安装依赖库 打开终端（Terminal）或命令提示符（CMD），运行以下命令安装必要的第三方库。

   国内加速建议：推荐使用清华源或阿里源以提升下载速度。

   pip install numpy matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
   

3. 获取源代码 克隆本仓库或下载源码包到本地，并进入项目根目录。

   git clone <repository_url>
   cd DeepLearningFromScratch
   

基本使用

本项目按章节组织代码，每个章节对应一个文件夹。以下是运行示例代码的步骤：

1. 进入章节目录 切换到您想要运行的章节文件夹（例如第 1 章）：

   cd ch01
   

2. 执行脚本 使用 python 命令运行该章节的示例脚本：

   python man.py
   

3. 运行其他章节示例 若要运行其他章节（例如第 5 章的神经网络训练），请切换目录并执行相应脚本：

   cd ../ch05
   python train_nueralnet.py
   

提示：具体代码逻辑与算法原理请参考配套书籍《深度学习入门》。所有源代码均遵循 MIT 许可协议，可自由用于学习或商业用途。