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)
上市销售
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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纸质书
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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 陈兴璐
  • 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

前言 阅读
第一部分 线性模型
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 阅读
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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