没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
首页MATLAB Deep Learning: With Machine Learning, Neural Networks and AI
开始使用MATLAB深入学习和AI深入底稿。在本书中,您将从机器学习基础开始,然后转向神经网络,深入学习,然后进行卷积神经网络。在基础和应用的基础上,MATLAB深度学习采用MATLAB作为本书中的示例和案例研究的底层编程语言和工具。 使用这本书,您将能够解决当今的一些现实世界的大数据,智能机器人和其他复杂的数据问题。您将看到,现代智能数据分析和使用,机器学习的复杂和更智能的方面学习有多深刻。 你会学到什么 使用MATLAB深入学习 发现神经网络和多层神经网络 使用卷积和池层 使用这些图层构建MNIST示例 这本书是谁 那些想用MATLAB深入学习的人。一些MATLAB的经验可能是有用的。
资源详情
资源评论
资源推荐
MATLAB
Deep Learning
With Machine Learning, Neural
Networks and Articial Intelligence
—
Phil Kim
MATLAB Deep
Learning
With Machine Learning, Neural
Networks and Artificial Intelligence
Phil Kim
MATLAB Deep Learning: With Machine Learning, Neural Networks and Artificial Intelligence
Phil Kim
Seoul, Soul-t'ukpyolsi, Korea (Republic of)
ISBN-13 (pbk): 978-1-4842-2844-9 ISBN-13 (electronic): 978-1-4842-2845-6
DOI 10.1007/978-1-4842-2845-6
Library of Congress Control Number: 2017944429
Copyright © 2017 by Phil Kim
This work is subject to copyright. All rights are reserved by the Publisher, whether the whole or part
of the material is concerned, specifically the rights of translation, reprinting, reuse of illustrations,
recitation, broadcasting, reproduction on microfilms or in any other physical way, and transmission or
information storage and retrieval, electronic adaptation, computer software, or by similar or dissimilar
methodology now known or hereafter developed.
Trademarked names, logos, and images may appear in this book. Rather than use a trademark symbol
with every occurrence of a trademarked name, logo, or image we use the names, logos, and images only
in an editorial fashion and to the benefit of the trademark owner, with no intention of infringement of
the trademark.
The use in this publication of trade names, trademarks, service marks, and similar terms, even if they are
not identified as such, is not to be taken as an expression of opinion as to whether or not they are subject
to proprietary rights.
While the advice and information in this book are believed to be true and accurate at the date of
publication, neither the authors nor the editors nor the publisher can accept any legal responsibility for
any errors or omissions that may be made. The publisher makes no warranty, express or implied, with
respect to the material contained herein.
Cover image designed by Freepik
Managing Director: Welmoed Spahr
Editorial Director: Todd Green
Acquisitions Editor: Steve Anglin
Development Editor: Matthew Moodie
Technical Reviewer: Jonah Lissner
Coordinating Editor: Mark Powers
Copy Editor: Kezia Endsley
Distributed to the book trade worldwide by Springer Science+Business Media New York,
233 Spring Street, 6th Floor, New York, NY 10013. Phone 1-800-SPRINGER, fax (201) 348-4505, e-mail
orders-ny@springer-sbm.com, or visit www.springeronline.com. Apress Media, LLC is a California
LLC and the sole member (owner) is Springer Science + Business Media Finance Inc (SSBM Finance Inc).
SSBM Finance Inc is a Delaware corporation.
For information on translations, please e-mail rights@apress.com, or visit http://www.apress.com/
rights-permissions.
Apress titles may be purchased in bulk for academic, corporate, or promotional use. eBook versions
and licenses are also available for most titles. For more information, reference our Print and eBook
Bulk Sales web page at http://www.apress.com/bulk-sales.
Any source code or other supplementary material referenced by the author in this book is available to
readers on GitHub via the book's product page, located at www.apress.com/9781484228449. For more
detailed information, please visit http://www.apress.com/source-code.
Printed on acid-free paper
iii
Contents at a Glance
About the Author ������������������������������������������������������������������������������ ix
About the Technical Reviewer ���������������������������������������������������������� xi
Acknowledgments �������������������������������������������������������������������������� xiii
Introduction ������������������������������������������������������������������������������������� xv
■Chapter 1: Machine Learning ��������������������������������������������������������� 1
■Chapter 2: Neural Network ����������������������������������������������������������� 19
■Chapter 3: Training of Multi-Layer Neural Network ���������������������� 53
■Chapter 4: Neural Network and Classification ������������������������������ 81
■Chapter 5: Deep Learning ����������������������������������������������������������� 103
■Chapter 6: Convolutional Neural Network ���������������������������������� 121
■Index ������������������������������������������������������������������������������������������� 149
v
Contents
About the Author ������������������������������������������������������������������������������ ix
About the Technical Reviewer ���������������������������������������������������������� xi
Acknowledgments �������������������������������������������������������������������������� xiii
Introduction ������������������������������������������������������������������������������������� xv
■Chapter 1: Machine Learning ��������������������������������������������������������� 1
What Is Machine Learning? ��������������������������������������������������������������������� 2
Challenges with Machine Learning ��������������������������������������������������������� 4
Overfitting ����������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 6
Confronting Overfitting ������������������������������������������������������������������������������������������� 10
Types of Machine Learning ������������������������������������������������������������������� 12
Classification and Regression �������������������������������������������������������������������������������� 14
Summary ����������������������������������������������������������������������������������������������� 17
■Chapter 2: Neural Network ����������������������������������������������������������� 19
Nodes of a Neural Network ������������������������������������������������������������������� 20
Layers of Neural Network ���������������������������������������������������������������������� 22
Supervised Learning of a Neural Network �������������������������������������������� 27
Training of a Single-Layer Neural Network: Delta Rule ������������������������� 29
Generalized Delta Rule �������������������������������������������������������������������������� 32
剩余161页未读,继续阅读
ghy2014
- 粉丝: 0
- 资源: 26
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 收起
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
会员权益专享
最新资源
- 27页智慧街道信息化建设综合解决方案.pptx
- 计算机二级Ms-Office选择题汇总.doc
- 单链表的插入和删除实验报告 (2).docx
- 单链表的插入和删除实验报告.pdf
- 物联网智能终端项目设备管理方案.pdf
- 如何打造品牌的模式.doc
- 样式控制与页面布局.pdf
- 武汉理工Java实验报告(二).docx
- 2021线上新品消费趋势报告.pdf
- 第3章 Matlab中的矩阵及其运算.docx
- 基于Web的人力资源管理系统的必要性和可行性.doc
- 基于一阶倒立摆的matlab仿真实验.doc
- 速运公司物流管理模式研究教材
- 大数据与管理.pptx
- 单片机课程设计之步进电机.doc
- 大数据与数据挖掘.pptx
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功
评论0