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詳情介紹
內(nèi)容為時(shí)下最火熱的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí),該教程來(lái)源于美國(guó)Michael Nielsen的個(gè)人網(wǎng)站,他致力于把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)的高深知識(shí)以淺顯易懂的方式講解出來(lái),成為眾多大牛推薦的必讀網(wǎng)絡(luò)資源之一。國(guó)內(nèi)有識(shí)之士把其翻譯成中文,方便了廣大讀者。是不可多得的優(yōu)質(zhì)資料!
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深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支。受人類大腦的啟發(fā),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)從上世紀(jì)40、50年代發(fā)展。深度學(xué)習(xí)是多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合,在40年前,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只有2層深,不足以構(gòu)建大型網(wǎng)絡(luò),現(xiàn)在少則十層多則百層。深度學(xué)習(xí)主要得益大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的出現(xiàn),是目前機(jī)器學(xué)習(xí)最火的領(lǐng)域。
章節(jié)
第一章:使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別手寫數(shù)字(MINIST)
第二章:反向傳播算法是怎么工作的
第三章:改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法
第四章:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以做任何計(jì)算的可視化證明
第五章:深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為何很難訓(xùn)練
第六章:深度學(xué)習(xí)
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)(Neural Networks and Deep Learning) 中文pdf完整版
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