Neural Networks and Deep Learning

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出版者:
作者:Michael Nielsen
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:2016-1
价格:0
装帧:online
isbn号码:9780780354197
丛书系列:
图书标签:
  • 深度学习
  • 神经网络
  • 机器学习
  • DeepLearning
  • 人工智能
  • deep_learning
  • 计算机
  • 数据科学
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  • Learning
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具体描述

http://neuralnetworksanddeeplearning.com/

作者简介

目录信息

Neural Networks and Deep Learning
What this book is about
On the exercises and problems
Using neural nets to recognize handwritten digits
How the backpropagation algorithm works
Improving the way neural networks learn
A visual proof that neural nets can compute any function
Why are deep neural networks hard to train?
Deep learning
Appendix: Is there a simple algorithm for intelligence?
Acknowledgements
Frequently Asked Questions
· · · · · · (收起)

读后感

评分

对于讲解技术问题,最好方式就是列数学公式,或者直接上代码, 这本书都做到了,非常之好。 这本书对于代码的基础就是简单的python入门,当然,python本身就非常容易入门的。数学基础就是基础的高数数学的求导和简单的矩阵运算,与代码层面相反,对于这个大多数人都学过内容,...  

评分

这本书透彻地讲解了神经网络的基础知识。用MNIST手写数字图像的识别作为例子,给出了能实际运行的神经网络Python代码。训练后的网络从最初95%的准确率(一个隐藏层),逐渐加入各种优化手段,最后提高到99.67%(CNN,卷积神经网络)。 书中引用了不少新的论文,给人进一步研究...  

评分

这本书透彻地讲解了神经网络的基础知识。用MNIST手写数字图像的识别作为例子,给出了能实际运行的神经网络Python代码。训练后的网络从最初95%的准确率(一个隐藏层),逐渐加入各种优化手段,最后提高到99.67%(CNN,卷积神经网络)。 书中引用了不少新的论文,给人进一步研究...  

评分

这本书透彻地讲解了神经网络的基础知识。用MNIST手写数字图像的识别作为例子,给出了能实际运行的神经网络Python代码。训练后的网络从最初95%的准确率(一个隐藏层),逐渐加入各种优化手段,最后提高到99.67%(CNN,卷积神经网络)。 书中引用了不少新的论文,给人进一步研究...  

评分

对于讲解技术问题,最好方式就是列数学公式,或者直接上代码, 这本书都做到了,非常之好。 这本书对于代码的基础就是简单的python入门,当然,python本身就非常容易入门的。数学基础就是基础的高数数学的求导和简单的矩阵运算,与代码层面相反,对于这个大多数人都学过内容,...  

用户评价

评分

深入浅出

评分

极好极好极好的书,如果对机器学习感兴趣,是必读的书。甚至完全不需要数学基础。

评分

深入简出,很有趣!非常棒的入门书!

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入门推荐!

评分

作为入门书确实挺不错,不像Ian的《深度学习》太细,也不像周志华的《机器学习》门类多,细节少,只专注于讲清楚DNN的是如何工作的

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