深入浅出神经网络与深度学习 - 第1页

本书深入讲解神经网络和深度学习技术，侧重于阐释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、过拟合解决方案、卷积神经网络等内容，以及如何...

...清洗、特征工程以及深度学习解决问题的一般步骤等。第4章介绍PyTorch基础知识，包括张量的创建、激活函数、损失函数、优化器等。第5章介绍PyTorch深度神经网络，包括神经网络概述、卷积神经网络、循环神经网络等。

...中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面...

...是驾驭并优化结果的关键。你无需成为数学专家或资深数据科学家，同样能够掌握深度学习系统内部的工作原理。本书旨在通过深入浅出的方式，为你揭示这些原理，让你在理解和解释自己的工作时更加自信与从容。

...系统性地梳理和分析了各种经典算法，并通过Python语言以具体代码示例的方式深入浅出地介绍了各种算法的应用，还给出了从情感分析到神经网络的一些实践技巧，这些内容能使你快速解决你和你的...

...还强调模型调优、训练技巧与部署建议，非常适合工程实践需求。本书分为两大部分：第一部分主要基于 Scikit-Learn，介绍机器学习的基础算法；第二部分则使用 TensorFlow 和 Keras，介绍神经网络与深度学习。

...多种用于文本和图像分类的机器学习与深度学习方法，介绍了用于生成新数据的生成对抗网络（GAN）和用于训练智能体的强化学习。本书还介绍了深度学习的新动态，包括图神经网络和用于自然语言处理...

...学习为代表的新一代人工智能技术不断取得突破性发展，为复杂系统健康监测技术突破提供新的途径。本书结合作者团队的最新研究成果，论述复杂系统健康监测的内涵、技术体系、研究现状和技术难点，总结卷积神经网络、循环神经网络、深度强化学习...

...本书首先介绍深度学习的发展历程、基本概念及其在诸多领域（如医疗诊断、图像合成等）产生的深远影响；继而深入探讨支撑深度学习的数学原理，包括概率、标准分布等；在网络模型方面，从单层网络逐步深入到多层网络、深度神经网络，详细讲解...