分类
发现
听书
课程
标签
搜索
注册
登录
分类
发现
听书
课程
榜单
标签
收录
注册
登录
[深度学习入门：基于Python的理论与实现]斋藤康毅
文档评分：
4.0 （
0 个有效评分
）
文档语言：
中文
章节数量：
85
阅读人次：
81
收藏数量：
0
整理分享：
管理员
阅读
收藏内容
扫码阅读
阅读
收藏内容
扫码阅读
文档标签
斋藤
入门
深度
基于
学习
文档概述
深度学习入门：基于Python的理论与实现
书籍目录
书籍评论 (
0
)
版权信息
版权声明
O'Reilly Media, Inc.介绍
业界评论
译者序
前言
本书的理念
本书面向的读者
本书不面向的读者
本书的阅读方法
让我们开始吧
表述规则
致谢
第 1 章 Python 入门
1.1 Python是什么
1.2 Python的安装
1.3 Python解释器
1.4 Python脚本文件
1.5 NumPy
1.6 Matplotlib
1.7 小结
第 2 章 感知机
2.1 感知机是什么
2.2 简单逻辑电路
2.3 感知机的实现
2.4 感知机的局限性
2.5 多层感知机
2.6 从与非门到计算机
2.7 小结
第 3 章 神经网络
3.1 从感知机到神经网络
3.2 激活函数
3.3 多维数组的运算
3.4 3 层神经网络的实现
3.5 输出层的设计
3.6 手写数字识别
3.7 小结
第 4 章 神经网络的学习
4.1 从数据中学习
4.2 损失函数
4.3 数值微分
4.4 梯度
4.5 学习算法的实现
4.5.2 mini-batch 的实现
4.6 小结
第 5 章 误差反向传播法
5.1 计算图
5.2 链式法则
5.3 反向传播
5.4 简单层的实现
5.5 激活函数层的实现
5.6 Affine/Softmax 层的实现
5.7 误差反向传播法的实现
5.7.3 误差反向传播法的梯度确认
5.8 小结
第 6 章 与学习相关的技巧
6.1 参数的更新
6.2 权重的初始值
6.3 Batch Normalization
6.4 正则化
6.5 超参数的验证
6.6 小结
第 7 章 卷积神经网络
7.1 整体结构
7.2 卷积层
7.3 池化层
7.4 卷积层和池化层的实现
7.5 CNN的实现
7.6 CNN的可视化
7.7 具有代表性的 CNN
7.8 小结
第 8 章 深度学习
8.1 加深网络
8.2 深度学习的小历史
8.3 深度学习的高速化
8.4 深度学习的应用案例
8.5 深度学习的未来
8.6 小结
附录 A Softmax-with-Loss 层的计算图
A.1 正向传播
A.2 反向传播
A.3 小结
参考文献
版权信息
看完了
相关书籍
产品功能创新设计理论与应用：基于TRIZ创新原理
鸿蒙HarmonyOS应用开发从入门到精通
算法学习指南
汇编语言编程基础：基于LoongArch
基于机器学习的工作流活动推荐
R语言编程：基于tidyverse
Python编程零基础入门
Node.js入门指南
Kerberos域网络安全从入门到精通
Final Cut Pro短视频剪辑入门教程
基于NIELVIS的电路实验教程
AutoCAD 2020与天正建筑T20 V6.0建筑设计从入门到精通
相关内容
1963年3月5日：毛泽东号召“向雷锋同志学习”
党史学习教育中央宣讲团首场报告会
金句来了！一起学总书记在党史学习教育动员大会上的讲话
如何认识党对社会主义建设道路的艰辛探索--党史学习教育官方网站-中国共产党新闻网
伟大长征为什么能取得胜利--党史学习教育官方网站--人民网
强化党章党规学习 发挥战斗堡垒作用
学习党章 增强看齐意识
学习十八大新党章
中央政治局为什么能坚持集体学习
习近平在党史学习教育动员大会上作重要讲话
独家专访金一南：十九大是对中华民族伟大复兴的深度谋划--党建-人民网
《富甲美国》
×
分享，让知识传承更久远
×
《[深度学习入门：基于Python的理论与实现]斋藤康毅》电子书下载
请下载您需要的格式的电子书，随时随地，享受学习的乐趣！
EPUB 电子书
×
二维码
手机扫一扫，轻松掌上学
欢迎使用AI助手
AI助手
全屏
缩小
隐藏
清空
![[深度学习入门：基于Python的理论与实现]斋藤康毅](/uploads/projects/02d73d3509ebe321aa512cbd8afb7e56/cover.jpeg)
