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。
- 深度学习
- 人工智能
- 好书，值得一读
- 计算机
- 学习系列
- 好书
- 提升
- 【自我】个人提升
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
评分
评分
评分
评分
用户评价
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
评分原理解析的一本书，很喜欢这种书，了解机制的感觉很爽，需要慢慢仔细读。
评分书读完了，内容非常不错，给五星。前半部分内容浅显易懂，很适合入门，后半部分内容比较有深度，贴合实际的实战场景。
评分大致翻阅了一下确实不错，可以看出作者确实有着深厚的功底，有非常深厚的实践经验，讲解也是深入浅出，墙裂推荐！也期待作者的下一本书
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有