深入浅出神经网络与深度学习/(澳) 迈克尔·尼尔森, Michael Nielsen, 朱小虎
附件:设置1:设置2:设置3:本书深入讲解神经网络和深度学习技术, 侧重于阐释神经网络的运作机制和深度学习的核心概念。作者以技术原理为导向, 辅以贯穿全书的MNIST手写数字识别项目示例, 介绍神经网络架构、反向传播算法的工作原理、过拟合解决方案、神经网络可以计算任何函数的可视化证明、梯度消失问题和梯度爆炸问题、卷积神经网络和其他深度学习模型等内容, 以及如何利用这些知识逐渐改进深度学习项目。摘要:
附注提要
本书深入讲解神经网络和深度学习技术, 侧重于阐释神经网络的运作机制和深度学习的核心概念。作者以技术原理为导向, 辅以贯穿全书的MNIST手写数字识别项目示例, 介绍神经网络架构、反向传播算法的工作原理、过拟合解决方案、神经网络可以计算任何函数的可视化证明、梯度消失问题和梯度爆炸问题、卷积神经网络和其他深度学习模型等内容, 以及如何利用这些知识逐渐改进深度学习项目。