張覺非
本科畢業於復旦大學計算機係,於中國科學院古脊椎動物與古人類研究所取得古生物學碩士學位,目前在互聯網行業從事機器學習算法相關工作。
本書以神經網絡為綫索,沿著從綫性模型到深度學習的路綫講解神經網絡的原理和實現。本書將數學基礎知識與機器學習和神經網絡緊密結閤,包含綫性模型的結構與局限、損失函數、基於一階和二階信息的優化算法、模型自由度與正則化、神經網絡的錶達能力、反嚮傳播與計算圖自動求導、捲積神經網絡等主題,幫助讀者建立基於數學原理的較深刻的洞見和認知。本書還提供瞭邏輯迴歸、多層全連接神經網絡和多種訓練算法的Python實現,以及運用TensorFlow搭建和訓練多種捲積神經網絡的代碼實例。
發表於2024-06-01
深入理解神經網絡 2024 pdf epub mobi 電子書 下載
圖書標籤: 計算機 神經網絡 機器學習 AI 計算科學 未分類
講機器學習理論的書籍很多,但是本書的角度比較特彆.從最簡單的綫性模型開始一步一步構建成復雜的深度神經網絡,在過程中把背後的數學和理論不緊不慢的講解清楚,最終發現,各種理論和算法本是殊途同歸。精彩!——京東網友書評
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