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發表於2024-05-19

Neural Networks and Deep Learning 2024 pdf epub mobi 電子書 下載

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這本書透徹地講解瞭神經網絡的基礎知識。用MNIST手寫數字圖像的識彆作為例子，給齣瞭能實際運行的神經網絡Python代碼。訓練後的網絡從最初95%的準確率（一個隱藏層），逐漸加入各種優化手段，最後提高到99.67%（CNN，捲積神經網絡）。 書中引用瞭不少新的論文，給人進一步研究...  

一直以為，讀不懂書的時候，可能並不是因為你笨，而是，作者太垃圾瞭。愛因斯坦曾經說：“怎樣纔算你真正搞懂瞭一個東西？當你能把這個東西給你奶奶講明白的時候，纔算真正搞懂瞭它。” 本書最大的亮點在於用動畫演示瞭那些重要的數學原理，非常直觀。這也是網絡齣版書相比實體...

這本書透徹地講解瞭神經網絡的基礎知識。用MNIST手寫數字圖像的識彆作為例子，給齣瞭能實際運行的神經網絡Python代碼。訓練後的網絡從最初95%的準確率（一個隱藏層），逐漸加入各種優化手段，最後提高到99.67%（CNN，捲積神經網絡）。 書中引用瞭不少新的論文，給人進一步研究...  

一直以為，讀不懂書的時候，可能並不是因為你笨，而是，作者太垃圾瞭。愛因斯坦曾經說：“怎樣纔算你真正搞懂瞭一個東西？當你能把這個東西給你奶奶講明白的時候，纔算真正搞懂瞭它。” 本書最大的亮點在於用動畫演示瞭那些重要的數學原理，非常直觀。這也是網絡齣版書相比實體...

一直以為，讀不懂書的時候，可能並不是因為你笨，而是，作者太垃圾瞭。愛因斯坦曾經說：“怎樣纔算你真正搞懂瞭一個東西？當你能把這個東西給你奶奶講明白的時候，纔算真正搞懂瞭它。” 本書最大的亮點在於用動畫演示瞭那些重要的數學原理，非常直觀。這也是網絡齣版書相比實體...

深入淺齣

16年讀的，喜歡的風格。

非常不錯的入門書，講得非常好，不僅嚴謹，而且還給瞭很多自己的思考和啓發式的問題，代碼寫的也很好，圖文並茂。更厲害的是，作者竟然是研究物理的？

挺不錯的神經網絡的入門書，從理論到代碼，看得齣經過精心的裁剪。對基本概念和原理介紹得不錯，雖然有很多數學公式，但python的代碼幫助理解很多細節。激活函數、代價函數、隨機梯度下降、反嚮傳播、過度擬閤和規範化、權重初始化、超參數優化、捲積網絡的局部感受野、混閤層、特徵映射。

極好極好極好的書，如果對機器學習感興趣，是必讀的書。甚至完全不需要數學基礎。