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)
具体描述
http://neuralnetworksanddeeplearning.com/
用户评价
##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##这也能算本书吗？
评分##翻译版本，讲例子还蛮深入浅出。
评分非常好的入门书籍。作者从头到尾都在给你做心灵按摩：don't worry,it's simple.don't panic,it's easy.stop feeling stupid about yourself,just move forward.
评分##棒！有人翻译了，和英文交叉看的。翻译很烂，大概就是在机翻的基础上粗略地改了改。有些地方甚至没改。但还是省了很多工夫。看得比较急，接下来试试把里面的代码重写一遍。
评分##The best story told about all the nitty-gritty of neutral networks. Great book to refresh memory.
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##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##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/
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