Neural Networks and Deep Learning pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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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...  

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...  

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...  

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...  

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...

物理学家写的深度学习方面的书，直觉很好。

可能是读过的最好的入门书籍了，不过CNN的介绍篇幅太短也太浅

可能是读过的最好的入门书籍了，不过CNN的介绍篇幅太短也太浅

可能是读过的最好的入门书籍了，不过CNN的介绍篇幅太短也太浅

挺不错的神经网络的入门书，从理论到代码，看得出经过精心的裁剪。对基本概念和原理介绍得不错，虽然有很多数学公式，但python的代码帮助理解很多细节。激活函数、代价函数、随机梯度下降、反向传播、过度拟合和规范化、权重初始化、超参数优化、卷积网络的局部感受野、混合层、特征映射。