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卷积神经网络是深度学习重要的模型之一。本书是卷积神经网络领域的入门读物,假定读者不具备任何机器学习知识。书中尽可能少地使用数学知识,从机器学习的概念讲起,以卷积神经网络的****发展结束。 本书首先简单介绍了机器学习的基本概念,详细讲解了线性模型、神经网络和卷积神经网络模型,然后介绍了基于梯度下降法的优化方法和梯度反向传播算法,接着介绍了训练网络前的准备工作、神经网络实战、卷积神经网络的应用及其发展。针对每个关键知识点,书中给出了基于NumPy 的代码实现,以及完整的神经网络和卷积神经网络代码实现,方便读者训练网络和查阅代码。 本书既可以作为卷积神经网络的教材,也可以供对卷积神经网络感兴趣的工程技术人员和科研人员参考。
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(1)作者是AI技术专家,毕业于清华大学;(2)内容围绕机器学习核心算法涉及的概率统计知识展开(3)加强基础知识与常用算法、应用案例之间的联系(4)运用 Python 工具,做到和工程应用的无缝对接(5)精心设计的典型案例,帮助读者高效构建机器学习概率统计理论与实践体系
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