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发表于2024-11-21

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Neural Networks and Deep Learning 电子书 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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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,...  

评分

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...

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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   


Neural Networks and Deep Learning 2024 pdf epub mobi 电子书 图书描述

http://neuralnetworksanddeeplearning.com/

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Neural Networks and Deep Learning 2024 pdf epub mobi 用户评价

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深入浅出,入门必备

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非常不错的入门书,讲得非常好,不仅严谨,而且还给了很多自己的思考和启发式的问题,代码写的也很好,图文并茂。更厉害的是,作者竟然是研究物理的?

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看MIT的天书都吓哭了……转战这本感觉生活又有了希望绳命重新赋予意义……把代码换成py3和tf开始愚公移除六座大山……

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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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极好极好极好的书,如果对机器学习感兴趣,是必读的书。甚至完全不需要数学基础。

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