卷积神经网络的Python实现

卷积神经网络是深度学习重要的模型之一。本书是卷积神经网络领域的门读物，假定读者不具备任何机器学习知识。书中尽可能少地使用数学知识，从机器学习的概念讲起，以卷积神经网络的zui新发展结束。 本书首先简单介绍了机器学习的基本概念，详细讲解了线性模型、神经网络和卷积神经网络模型，然后介绍了基于梯度下降法的优化方法和梯度反向传播算法，着介绍了训练网络前的准备工作、神经网络实战、卷积神经网络的应用及其发展。针对每个关键知识，书中给出了基于NumPy 的代码实现，以及完整的神经网络和卷积神经网络代码实现，方便读者训练网络和查阅代码。 本书既可以作为卷积神经网络的教材，也可以供对卷积神经网络感兴趣的工程技术人员和科研人员参考。
【推荐语】
一本包含全部代码的参考书 零基础学习深度学习 基于NumPy的Python语言实现卷积神经网络 本书用极少的数学知识，深浅出地介绍了机器学习、卷积神经网络的相关概念以及实践中特别重要的数据预处理。书中没有借助深度学习库，完全使用Python语言基于NumPy库实现了神经网络和卷积神经网络，并给出了全部代码。为了方便读者理解深度学习和更好地使用深度学习库，如TensorFlow，书中特别对误差反向传播算法和神经网络的优化方法行了深分析。在此基础上，本书一步实现了经典的VGG网络和移动端MobileNetV2网络，同时介绍了GoogLeNet、ResNet和SENet。
【作者】
单建华，安徽工业大学教授、研究生导师，1998年中国科学技术大学就读，本硕博连读。博士毕业后从事图像处理和机器人研究。近几年研究深度学习，特别是卷积神经网络及其在汽车主动安全技术方面的应用。