Python深度学习入门:神经网络与TensorFlow实战
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更新于2024-07-19
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"《Python深度学习》是一本针对初学者的深入指南,由作者利用现代神经网络技术,特别是Python编程语言、Theano和TensorFlow来讲解深度学习的基础和实践。本书共分为7章,旨在帮助读者理解神经网络的工作原理和应用。
第1章“什么是神经网络?”首先介绍了神经网络的基本概念,包括其模仿人脑神经元工作原理的生物类比,以及它们如何通过连接处理信息和学习模式。
在第2章,作者进一步阐述了神经网络的数学模型,探讨了神经元之间的连接权重和激活函数的作用,这些都是构建深层网络的关键要素。
第3章“如何从神经网络获取输出”涵盖了前向传播的过程,即数据输入到网络后,经过多层处理最终产生预测或决策的过程。这一章节强调了理解输出解读的重要性。
第4章是核心内容之一,讲述了反向传播(backpropagation)算法,这是训练神经网络的关键技术,通过梯度下降优化网络参数,使得模型性能逐渐提升。
第5章专门介绍Theano,这是一种用于定义、优化和评估数学表达式的开源库,它与Python紧密结合,使得神经网络的数学运算更加高效。
接着,第6章转向TensorFlow,这是一个更为强大的深度学习框架,它提供了丰富的工具和灵活的架构,广泛应用于各种深度学习项目中。
第7章则深入探讨了无监督学习,如自编码器(autoencoders)、受限玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machines)、卷积神经网络(convolutional neural networks)以及长短时记忆网络(LSTM),这些是深度学习中的热门话题,有助于扩展神经网络的适用领域。
《Python深度学习》以浅显易懂的方式,引导读者逐步掌握深度学习的核心概念和技术,并结合实际案例,使读者能够在实践中理解和运用这些技术。随着人工智能领域的快速发展,深度学习正以前所未有的速度推动着前沿研究,这本书为那些对人工智能感兴趣的初学者提供了一个扎实的起点。"
2018-04-09 上传
2017-08-23 上传
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啊哈_天问
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