Neural Networks and Deep Learning
What this book is about
On the exercises and problems
Using neural nets to recognize handwritten digits
How the backpropagation algorithm works
Improving the way neural networks learn
A visual proof that neural nets can compute any function
Why are deep neural networks hard to train?
Deep learning
Appendix: Is there a simple algorithm for intelligence?
Acknowledgements
Frequently Asked Questions
· · · · · · (收起)
What this book is about
On the exercises and problems
Using neural nets to recognize handwritten digits
How the backpropagation algorithm works
Improving the way neural networks learn
A visual proof that neural nets can compute any function
Why are deep neural networks hard to train?
Deep learning
Appendix: Is there a simple algorithm for intelligence?
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Frequently Asked Questions
· · · · · · (收起)
具体描述
http://neuralnetworksanddeeplearning.com/
用户评价
评分
##作为入门书确实挺不错，不像Ian的《深度学习》太细，也不像周志华的《机器学习》门类多，细节少，只专注于讲清楚DNN的是如何工作的
评分##神经网络入门级读物 对很多常见概念技巧有深入浅出的解释 http://neuralnetworksanddeeplearning.com/
评分##非常好的deep learning入门，直接用python写例子，便于理解。
评分##这也能算本书吗？
评分##非常不错的入门书，讲得非常好，不仅严谨，而且还给了很多自己的思考和启发式的问题，代码写的也很好，图文并茂。更厉害的是，作者竟然是研究物理的？
评分##全能看懂，然后想立刻再看一遍，我好想写一本这样的书
评分##挺不错的神经网络的入门书，从理论到代码，看得出经过精心的裁剪。对基本概念和原理介绍得不错，虽然有很多数学公式，但python的代码帮助理解很多细节。激活函数、代价函数、随机梯度下降、反向传播、过度拟合和规范化、权重初始化、超参数优化、卷积网络的局部感受野、混合层、特征映射。
评分##一本非常非常棒的神经网络和深度学习的入门书，真正当然得起深入浅出，通过简洁明了的数学推导，和清晰明了简短的代码，把神经网络和CNN做了非常易懂的介绍，强烈推荐深度学习第一书。
评分##物理学家写的深度学习方面的书，直觉很好。
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