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当前,深度学习和人工智能的发展和应用给人们留下了深刻的印象。神经网络是深度学习和人工智能的关键元素,然而,真正了解神经网络工作机制的人少之又少。本书用轻松的笔触,一步一步揭示了神经网络的数学思想,并介绍如何使用Python编程语言开发神经网络。 本书将带领您进行一场妙趣横生却又有条不紊的旅行——从一个很好简单的想法开始,逐步理解神经网络的工作机制。您无需任何超出中学范围的数学知识,并且本书还给出易于理解的微积分简介。本书的目标是让尽可能多的普通读者理解神经网络。读者将学习使用Python开发自己的神经网络,训练它识别手写数字,甚至可以与专业的神经网络相媲美。 本书适合想要了解深度学习、人工智能和神经网络的读者阅读,尤其适合想要通过Python编程进行神经网络开发的读者参考。
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1. 畅销书《Python神经网络编程》作者近期新力作;2. 本书以直白、简短的方式介绍了生成对抗网络,指导读者按部就班地编写生成对抗网络;3. 本书介绍了计算平衡GAN的理想损失值、卷积的工作原理等被很多机器学习相关教程忽略的主题,对训练GAN的主要挑战进行了讨论,十分具有启发性;4. 全彩印刷,配套示例代码,图文并茂,易懂实用。我很喜欢将这本书作为周日早晨的读物。更让我激动的是,本书展示了实现各种示例的细节。我会向任何想开始学习生成对抗网络的人推荐这本书。--JV Amazon读者作者轻松友好的写作风格让人感觉他在和你一起旅行。当我听说作者要出版这本书时,我迫不及待地想阅读这本书。我很开心,这本书和他的第一本书《Python神经网络编程》一样容易阅读和理解。你将再一次踏上一段轻松的旅程,我愿意向所有人推荐它。--Mairiwr Amazon读者
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本书首先从简单的思路着手,详细介绍了理解神经网络如何工作所必须的基础知识。部分介绍基本的思路,包括神经网络底层的数学知识,第2部分是实践,介绍了学习Python编程的流行和轻松的方法,从而逐渐使用该语言构建神经网络,以能够识别人类手写的字母,特别是让其像专家所开发的网络那样地工作。第3部分是扩展,介绍如何将神经网络的性能提升到工业应用的层级,甚至让其在RaspberryPi上工作。
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