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深入理解神經網絡：從邏輯回歸到CNN

深入理解神經網絡：從邏輯回歸到CNN

張覺非 著
更新時間：2021-02-07 09:25:07
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最新章節： 參考文獻
本書以神經網絡為線索，沿著從線性模型到深度學習的路線講解神經網絡的原理和實現。本書將數學基礎知識與機器學習和神經網絡緊密結合，包含線性模型的結構與局限、損失函數、基于一階和二階信息的優化算法、模型自由度與正則化、神經網絡的表達能力、反向傳播與計算圖自動求導、卷積神經網絡等主題，幫助讀者建立基于數學原理的較深刻的洞見和認知。本書還提供了邏輯回歸、多層全連接神經網絡和多種訓練算法的Python實現，以及運用TensorFlow搭建和訓練多種卷積神經網絡的代碼實例。

因版權原因待上架

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品牌：人郵圖書
上架時間：2021-02-07 09:07:19
出版社：人民郵電出版社
本書數字版權由人郵圖書提供，并由其授權上海閱文信息技術有限公司制作發行

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