一本包含全部代碼的參考書
零基礎學習深度學習
基于NumPy的Python語言實現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
本書用極少的數(shù)學知識，深入淺出地介紹了機器學習、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的相關概念以及實踐中特別重要的數(shù)據(jù)預處理。書中沒有借助深度學習庫，完全使用Python語言基于NumPy庫實現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，并給出了全部代碼。為了方便讀者理解深度學習和更好地使用深度學習庫，如TensorFlow，書中特別對誤差反向傳播算法和神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)化方法進行了深入分析。在此基礎上，本書進一步實現(xiàn)了經(jīng)典的VGG網(wǎng)絡和移動端MobileNetV2網(wǎng)絡，同時介紹了GoogLeNet、ResNet和SENet。
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作為一本講解人工神經(jīng)網(wǎng)絡原理的圖書，《深入淺出人工神經(jīng)網(wǎng)絡》旨在讓讀者在短的時間內對這些原理知識有一個清晰明了的認識和理解?！渡钊霚\出人工神經(jīng)網(wǎng)絡》總共分為3部分，總計9章。第1部分講解了人工神經(jīng)網(wǎng)絡的源頭—生物神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎知識，第2部分講解了學習人工神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)學知識，第3部分講解了幾種常見而典型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型，比如感知器、多層感知器、徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡等?！渡?
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（1）本書通過歸納多個典型的計算智能算法，系統(tǒng)且詳細地介紹了計算智能的基礎理論，便于讀者理解和融會貫通計算智能的相關算法。
（2）本書在介紹每種算法的過程中加入了信號與通信領域的具體應用實例，便于讀者深入理解和實際應用計算智能的相關算法。
（3）本書在配套的教輔資源（電子資源）中針對每種算法的具體應用實例給出了基于 MATLAB 軟件的仿真程序和詳細注釋，便于讀者理解和動手實踐計算智能的相關算法。
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