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『簡體書』深入理解神经网络 从逻辑回归到CNN

書城自編碼: 3415204
分類: 簡體書→大陸圖書→計算機/網絡人工智能
作者: 张觉非
國際書號(ISBN): 9787115517234
出版社: 人民邮电出版社
出版日期: 2019-09-01

頁數/字數: /
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:NT$ 561

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近年来,深度学习的浪潮席卷了学术界和产业界,它强有力的能力给人们留下了深刻的印象。但是人们会发现,机器学习有着艰深的理论背景,不能透彻理解原理,就难以在实践中自由地运用。因此,本书应运而生。本书以神经网络为线索,沿着从线性模型到深度学习的路线讲解神经网络的原理和实现,并具有以下几个特点: 1. 深入理解深度学习的原理,去除枝蔓,直奔主干,但同时深度上不打折扣。 2. 由浅入深,环环相扣;对数学的介绍经过精心设计,不偏离主干又不失深度。 3. 各章节组成有机连续的整体,顺畅地引领读者理解神经网络及深度学习的核心机理。 4.读者可根据书中提供网址下载代码,并至作者开设的专栏与作者探讨和交流。
內容簡介:
本书以神经网络为线索,沿着从线性模型到深度学习的路线讲解神经网络的原理和实现。本书将数学基础知识与机器学习和神经网络紧密结合,包含线性模型的结构与局限、损失函数、基于一阶和二阶信息的优化算法、模型自由度与正则化、神经网络的表达能力、反向传播与计算图自动求导、卷积神经网络等主题,帮助读者建立基于数学原理的较深刻的洞见和认知。本书还提供了逻辑回归、多层全连接神经网络和多种训练算法的Python实现,以及运用TensorFlow搭建和训练多种卷积神经网络的代码实例。
關於作者:
张觉非,本科毕业于复旦大学计算机系,于中国科学院古脊椎动物与古人类研究所取得古生物学硕士学位,目前在互联网行业从事机器学习算法相关工作。

 

 

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