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
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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,...  

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一直以为,读不懂书的时候,可能并不是因为你笨,而是,作者太垃圾了。爱因斯坦曾经说:“怎样才算你真正搞懂了一个东西?当你能把这个东西给你奶奶讲明白的时候,才算真正搞懂了它。” 本书最大的亮点在于用动画演示了那些重要的数学原理,非常直观。这也是网络出版书相比实体...

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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,...  

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用户评价

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浅显易懂

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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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16年读的,喜欢的风格。

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浅显易懂

评分

深入浅出

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