卷积神经网络的Python实现
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图灵原创

卷积神经网络的Python实现

单建华 (作者)
上市销售
卷积神经网络是深度学习最重要的模型之一。本书是卷积神经网络领域的入门读物,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,以卷积神经网络的最新发展结束。
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,接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。针对每个关键知识点,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。

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出版信息

  • 书  名卷积神经网络的Python实现
  • 系列书名图灵原创
  • 执行编辑关于本书的内容有任何问题,请联系 武芮欣
  • 出版日期2018-12-24
  • 书  号978-7-115-49756-7
  • 定  价49.00 元
  • 页  数225
  • 印刷方式单色
  • 开  本大32开
  • 出版状态上市销售

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本书特色

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,深入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进行了深入分析。在此基础上,本书进一步实现了经典的VGG网络和移动端MobileNetV2网络,同时介绍了GoogLeNet、ResNet和SENet。

目录

前言 阅读
第一部分 模型篇
第1章 机器学习简介
第2章 线性分类器 阅读
第3章 神经网络
第4章 卷积神经网络的结构
第二部分 优化篇
第5章 基于梯度下降法的最优化方法
第6章 梯度反向传播算法 
第三部分 实战篇
第7章 训练前的准备
第8章 神经网络实例
第9章 卷积神经网络实例
第10章 卷积网络结构的发展

作者介绍

单建华,安徽工业大学教授、研究生导师,1998年进入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,发表多篇论文并获得多个专利授权。
  • 这个会有电子版吗
    limyel  发表于 2018-12-28 21:56:33
    推荐
    • 暂时没有,过一段时间会考虑增加电子书

      武芮欣  发表于 2019-01-02 11:33:48
  • 您好,样章里面,第18页,式(2.2)的最后一个式子x_i1和w_K1之间不应该有加号。
    闪闪红星  发表于 2019-01-03 15:13:48
    推荐
    • 谢谢指正,已经提交并确认勘误。

      武芮欣  发表于 2019-01-03 17:16:58