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Neural Networks and Deep Learning

簡體網頁||繁體網頁
Michael Nielsen 作者
譯者
2016-1 出版日期
0 頁數
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online
叢書系列
9780780354197 圖書編碼

Neural Networks and Deep Learning 在線電子書 圖書標籤: 深度學習  神經網絡  機器學習  DeepLearning  人工智能  deep_learning  計算機  數據科學   


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發表於2024-11-25

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Neural Networks and Deep Learning 在線電子書 用戶評價

評分

一本非常非常棒的神經網絡和深度學習的入門書,真正當然得起深入淺齣,通過簡潔明瞭的數學推導,和清晰明瞭簡短的代碼,把神經網絡和CNN做瞭非常易懂的介紹,強烈推薦深度學習第一書。

評分

挺不錯的神經網絡的入門書,從理論到代碼,看得齣經過精心的裁剪。對基本概念和原理介紹得不錯,雖然有很多數學公式,但python的代碼幫助理解很多細節。激活函數、代價函數、隨機梯度下降、反嚮傳播、過度擬閤和規範化、權重初始化、超參數優化、捲積網絡的局部感受野、混閤層、特徵映射。

評分

16年讀的,喜歡的風格。

評分

挺不錯的神經網絡的入門書,從理論到代碼,看得齣經過精心的裁剪。對基本概念和原理介紹得不錯,雖然有很多數學公式,但python的代碼幫助理解很多細節。激活函數、代價函數、隨機梯度下降、反嚮傳播、過度擬閤和規範化、權重初始化、超參數優化、捲積網絡的局部感受野、混閤層、特徵映射。

評分

深入淺齣,入門必備

Neural Networks and Deep Learning 在線電子書 著者簡介


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Neural Networks and Deep Learning 在線電子書 圖書描述



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Neural Networks and Deep Learning 在線電子書 讀後感

評分

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,...  

評分

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...  

評分

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評分

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...

評分

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