1.以原理为导向:本书细致阐释神经网络和深度学习的核心概念,而不是笼统地罗列想法,带领读者掌握神经网络的工作原理,技术兴衰起落,而原理是长久的; 2.注重实践:本书通过解决具体问题——教计算机识别手写数字——来介绍神经网络和深度学习的核心理论; 3.Michael Nielsen高分深度学习门讲义正式版,本书基于Python语言编写,新手也可以很快门; 4.李航、马少平、邱锡鹏等多位科学家重磅推荐; 5.配套动态示例,有助于直观理解神经网络输出,提供源代码。
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9.8
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本书赞誉
译者序
前言
第 1 章 使用神经网络识别手写数字
第 2 章 反向传播算法工作原理
第 3 章 改进神经网络的学习方法
第 4 章 神经网络可以计算任何函数的可视化证明
第 5 章 为何深度神经网络很难训练
第 6 章 深度学习
附录 是否存在关于智能的简单算法
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