深入理解神经网络:从逻辑回归到CNN
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图灵原创

深入理解神经网络:从逻辑回归到CNN

张觉非 (作者)
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本书以神经网络为线索,沿着从线性模型到深度学习的路线讲解神经网络的原理和实现。本书将数学基础知识与机器学习和神经网络紧密结合,包含线性模型的结构与局限、损失函数、基于一阶和二阶信息的优化算法、模型自由度与正则化、神经网络的表达能力、反向传播与计算图自动求导、卷积神经网络等主题,帮助读者建立基于数学原理的较深刻的洞见和认知。本书还提供了逻辑回归、多层全连接神经网络和多种训练算法的Python实现,以及运用TensorFlow搭建和训练多种卷积神经网络的代码实例。
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出版信息

  • 书  名深入理解神经网络:从逻辑回归到CNN
  • 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 王军花
  • 出版日期2019-09-10
  • 书  号978-7-115-51723-4
  • 定  价89.00 元
  • 页  数310
  • 印刷方式单色
  • 开  本16开
  • 出版状态上市销售

所属分类

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本书特色

1. 深入理解深度学习的原理,去除枝蔓,直奔主干,但同时深度上不打折扣
2. 由浅入深,环环相扣;对数学的介绍经过精心设计,不偏离主干又不失深度
3. 各章节组成有机连续的整体,顺畅地引领读者理解神经网络/深度学习的核心机理

目录

献词 阅读
前言 阅读
第一部分 线性模型 阅读
第 1 章 逻辑回归 阅读
第 2 章 模型评价与损失函数
第 3 章 梯度下降法
第 4 章 超越梯度下降
第 5 章 正则化
第二部分 神经网络
第 6 章 神经网络
第 7 章 反向传播
第 8 章 计算图
第 9 章 卷积神经网络
第 10 章 经典CNN
第 11 章 TensorFlow实例
附录 A CNN与元胞自动机
参考文献
作者简介 阅读

作者介绍

张觉非,本科毕业于复旦大学计算机系,于中国科学院古脊椎动物与古人类研究所取得古生物学硕士学位,目前在互联网行业从事机器学习算法相关工作。

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