Neural Networks and Deep Learning
What this book is about
On the exercises and problems
Using neural nets to recognize handwritten digits
How the backpropagation algorithm works
Improving the way neural networks learn
A visual proof that neural nets can compute any function
Why are deep neural networks hard to train?
Deep learning
Appendix: Is there a simple algorithm for intelligence?
Acknowledgements
Frequently Asked Questions
· · · · · · (收起)
What this book is about
On the exercises and problems
Using neural nets to recognize handwritten digits
How the backpropagation algorithm works
Improving the way neural networks learn
A visual proof that neural nets can compute any function
Why are deep neural networks hard to train?
Deep learning
Appendix: Is there a simple algorithm for intelligence?
Acknowledgements
Frequently Asked Questions
· · · · · · (收起)
具体描述
http://neuralnetworksanddeeplearning.com/
用户评价
评分
##翻译版本，讲例子还蛮深入浅出。
评分##挺不错的神经网络的入门书，从理论到代码，看得出经过精心的裁剪。对基本概念和原理介绍得不错，虽然有很多数学公式，但python的代码帮助理解很多细节。激活函数、代价函数、随机梯度下降、反向传播、过度拟合和规范化、权重初始化、超参数优化、卷积网络的局部感受野、混合层、特征映射。
评分##可能是读过的最好的入门书籍了，不过CNN的介绍篇幅太短也太浅
评分##翻译版本，讲例子还蛮深入浅出。
评分##The best story told about all the nitty-gritty of neutral networks. Great book to refresh memory.
评分##QI 看的是他的，没想到，ML看的也是他的...
评分##挺不错的神经网络的入门书，从理论到代码，看得出经过精心的裁剪。对基本概念和原理介绍得不错，虽然有很多数学公式，但python的代码帮助理解很多细节。激活函数、代价函数、随机梯度下降、反向传播、过度拟合和规范化、权重初始化、超参数优化、卷积网络的局部感受野、混合层、特征映射。
评分##全能看懂，然后想立刻再看一遍，我好想写一本这样的书
评分##物理学家写的深度学习方面的书，直觉很好。
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