深度学习：基于案例理解深度神经网络 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025
翁贝托•米凯卢奇（Umberto Michelucci）
目前在瑞士领先的医疗保险公司从事创新和人工智能（AI）工作。他领导与人工智能、新技术、机器学习以及大学的研究合作相关的多项战略计划。此前，他曾担任多个大型医疗保健项目的数据科学家和首席建模师，并在编程和算法设计方面拥有丰富的实践经验。他管理过商务智能和数据仓库项目，使数据驱动的解决方案能够在复杂的生产环境中实施。最近，Umberto 对神经网络进行了广泛的研究，并应用深度学习来解决与保险、客户行为（如客户流失）和传感器科学相关的一些问题。他曾在意大利、美国和德国学习理论物理，并担任研究员，还在英国接受过高等教育。他经常在会议上发表科学成果，并在同行评审的期刊上发表研究论文。
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本书探讨深度学习中的高级主题，例如优化算法、超参数调整、Dropout和误差分析，并讨论如何解决在训练深度神经网络时遇到的典型问题。书中首先介绍单一神经元网络的激活函数（ReLu、sigmoid和Swish），然后介绍如何使用TensorFlow进行线性和逻辑回归，以及如何选择正确的代价函数，之后讨论具有多个层和神经元的更复杂的神经网络结构，并探讨权重的随机初始化问题。本书用一整章对神经网络误差分析进行全面概述，给出如何解决来自不同分布的方差、偏差、过拟合和数据集问题的例子。
本书还讨论在不使用任何Python库（NumPy除外）的情况下，如何从零开始完全实现逻辑回归，以便用诸如TensorFlow这样的库进行快速和有效的实验。本书包括每种方法的案例研究，以便将所有理论信息付诸实践。你还将学到Python代码的优化技巧（例如，使用NumPy对循环进行向量化）。
具体描述
读后感
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用户评价
内容很实在，看了两天，确实比之前看过的深度学习讲得详细很多，而且多了很多案例图和代码例子!! 最重要的是，对我这种公式盲来说真的很有帮助!!顶一个!!
评分把一些博客上搜不到的问题讲到了，比如“逻辑回归的工作原理”和“进行二值分类”。
评分本人入门了一段时间了，终于找到一本专门讲解深度神经网络的书，先看一下
评分书籍印刷的挺好，看着舒服，我这种喜欢纸质阅读的人很喜欢。书的内容很好，这几本都是喜欢的，看了一些，没看到内容错误，推荐。
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