神经网络与深度学习——基于TensorFlow框架和Python技术实现 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025
包子阳：高级工程师，自2009年起工作于北京无线电测量研究所。2009年6月毕业于电子科技大学信号与信息处理专业，获硕士学位。从事雷达电气总体、智能算法和深度学习等研究工作。迄今出版专著3本；申请发明专利6项（已授权3项）；在国际雷达会议、《系统工程与电子技术》、《现代雷达》、《电子技术与应用》、《雷达科学与技术》、《空间电子技术》、雷达年会、天线年会等发表学术论文十余篇。
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Python、TensorFlow、神经网络和深度学习因人工智能的流行而成为当下IT领域的热门关键词。本书首先介绍了Python及其常用库Numpy、Matplotlib和Scipy的基本使用方法；其次介绍了TensorFlow的基本知识及使用方法；然后介绍了神经网络的基础知识以及神经网络基本应用――感知机、线性回归与逻辑回归的理论与实现；最后介绍了两种热门的深度神经网络――卷积神经网络和循环神经网络的理论与实现。本书内容由浅入深，循序渐进，实践性强，包含丰富的仿真实例。
具体描述
读后感
神经网络与深度学习—基于tensorflow框架和python技术实现：简洁明了，通俗易懂，AI入门好书。介绍了python、python基础库、tensorflow的基本使用方法，神经网络、感知器、线性回归、逻辑回归基础知识和实现，卷积神经网络和循环神经的原理和实现。并配套全书源代码。
评分神经网络与深度学习—基于tensorflow框架和python技术实现：简洁明了，通俗易懂，AI入门好书。介绍了python、python基础库、tensorflow的基本使用方法，神经网络、感知器、线性回归、逻辑回归基础知识和实现，卷积神经网络和循环神经的原理和实现。并配套全书源代码。
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用户评价
本书旨在作为一本神经网络与深度学习的入门图书，其主要特点有： （1）系统性：首先介绍Python、TensorFlow的使用方法，然后介绍基本神经网络的理论及应用，最后介绍深度神经网络的理论及实现，内容由浅入深、循序渐进。 （2）通用性：程序实例采用通用的数值优化和 MNIST 手写字体案例，适合各学科和各领域的人员理解和学习。 （3）实用性：注重理论联系实际，首先进行理论介绍，然后进行程序实现，通过理论介绍来初步了解算法，通过程序实现来深入理解算法。
评分本书旨在作为一本神经网络与深度学习的入门图书，其主要特点有： （1）系统性：首先介绍Python、TensorFlow的使用方法，然后介绍基本神经网络的理论及应用，最后介绍深度神经网络的理论及实现，内容由浅入深、循序渐进。 （2）通用性：程序实例采用通用的数值优化和 MNIST 手写字体案例，适合各学科和各领域的人员理解和学习。 （3）实用性：注重理论联系实际，首先进行理论介绍，然后进行程序实现，通过理论介绍来初步了解算法，通过程序实现来深入理解算法。
评分人工智能入门书籍，提供源程序，实践性强。
评分本书旨在作为一本神经网络与深度学习的入门图书，其主要特点有： （1）系统性：首先介绍Python、TensorFlow的使用方法，然后介绍基本神经网络的理论及应用，最后介绍深度神经网络的理论及实现，内容由浅入深、循序渐进。 （2）通用性：程序实例采用通用的数值优化和 MNIST 手写字体案例，适合各学科和各领域的人员理解和学习。 （3）实用性：注重理论联系实际，首先进行理论介绍，然后进行程序实现，通过理论介绍来初步了解算法，通过程序实现来深入理解算法。
评分很好，入门级的书，由浅入深，又看得懂
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