神经网络与深度学习书
时间: 2024-02-16 10:57:51 浏览: 47
根据提供的引用内容,有两本关于神经网络与深度学习的书籍可以介绍给您:
1. 《神经网络与深度学习》(Neural Networks and Deep Learning)是一本由Michael Nielsen撰写的书籍。这本书主要关注神经网络和深度学习的理论方面,涵盖了从基础的神经网络到深度学习的各个方面。您可以在该书的官方网站上找到更多信息:http://neuralnetworksanddeeplearning.com/index.html
2. 另一本以理论为主的深度学习图书是Michael Nielsen撰写的《神经网络和深度学习》(Neural networks and Deep Learning)。该书也涵盖了神经网络和深度学习的基础知识和理论。这本书可以帮助读者深入理解神经网络和深度学习的原理和应用。
相关问题
神经网络与深度学习 pdf 邱锡鹏
神经网络与深度学习是一种机器学习的方法,它模仿人脑的神经结构和工作原理,通过多层神经元相互连接构建模型来处理复杂的数据。而深度学习则是指使用多层的神经网络进行训练和学习,以便能够自动提取和学习输入数据的特征,并进行模式识别和预测。
邱锡鹏的《神经网络与深度学习》是一本经典的深度学习教材,它系统地介绍了神经网络和深度学习的基本原理、方法和应用。这本书包括了深度学习的基础知识、神经网络的基本概念、反向传播算法、卷积神经网络、循环神经网络以及深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用。
深入浅出神经网络与深度学习
回答: 《深度学习、优化与识别》这本书共分为两个部分,第一部分系统论述了深度学习的理论和算法,包括深度前馈神经网络、深度卷积神经网络、深度堆栈神经网络、深度递归神经网络、深度生成网络、深度融合网络等。第二部分则介绍了常用的深度学习平台以及在高光谱图像、自然图像、SAR与极化SAR影像等领域的应用。最后一章总结了深度学习的发展历史、前沿方向和进展。\[1\]
这本书不仅介绍了深度学习和神经网络的基础知识,还深入讲解了误差反向传播法、卷积神经网络等算法。此外,它还介绍了深度学习相关的实用技巧,如自动驾驶、图像生成、强化学习等应用,并解答了为什么加深层可以提高识别精度等问题。\[2\]
深度学习网络是指具有五层至十层甚至更多的神经网络,并引入了更有效的算法。与传统神经网络相比,深度学习网络利用无监督学习对每一层进行逐层训练,学习特征;然后将每层的训练结果作为更高一层的输入;最后使用监督学习从上到下进行微调,学习整个模型。\[3\]这种逐层训练和微调的方式使得深度学习网络能够更好地学习和提取数据的特征,从而提高识别精度。
#### 引用[.reference_title]
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- *3* [深入浅出神经网络与深度学习-深度学习(四)](https://blog.csdn.net/wudaoshihun/article/details/80585711)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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