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题名:
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深入理解神经网络 shen ru li jie shen jing wang lao / 张觉非著 , |
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ISBN:
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978-7-115-51723-4 价格： CNY89.00 |
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语种:
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chi |
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载体形态:
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310页 图 24cm |
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出版发行:
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出版地： 北京 出版社： 人民邮电出版社 出版日期： 2019 |
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内容提要:
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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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主题词:
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人工神经网络 研究 |
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中图分类法:
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TP183 版次： 5 |
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其它题名:
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从逻辑回归到CNN |
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主要责任者:
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张觉非 zhang jue fei 著 |