Neural Networks and Deep Learning

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出版者:
作者:Michael Nielsen
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:2016-1
价格:0
装帧:online
isbn号码:9780780354197
丛书系列:
图书标签:
  • 深度学习 
  • 神经网络 
  • 机器学习 
  • DeepLearning 
  • 人工智能 
  • deep_learning 
  • 计算机 
  • 数据科学 
  •  
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http://neuralnetworksanddeeplearning.com/

具体描述

读后感

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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...  

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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...  

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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,...  

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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...  

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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...

用户评价

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深入浅出,入门必备

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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

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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。

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物理学家写的深度学习方面的书,直觉很好。

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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

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