MARC状态：审校 文献类型：中文图书 浏览次数：44
- 题名/责任者:
- 深入理解神经网络:从逻辑回归到CNN/张觉非著
- 出版发行项:
- 北京:人民邮电出版社,2019
- ISBN及定价:
- 978-7-115-51723-4/CNY89.00
- 载体形态项:
- 310页:图;24cm
- 其它题名:
- 从逻辑回归到CNN
- 个人责任者:
- 张觉非 著
- 学科主题:
- 人工神经网络-研究
- 中图法分类号:
- TP183
- 责任者附注:
- 张觉非，男，本科毕业于复旦大学计算机系，目前在互联网行业从事机器学习算法相关工作。
- 书目附注:
- 有书目
- 提要文摘附注:
- 本书以神经网络为线索，沿着从线性模型到深度学习的路线讲解神经网络的原理和实现。本书将数学基础知识与机器学习和神经网络紧密结合，包含线性模型的结构与局限、损失函数、基于一阶和二阶信息的优化算法、模型自由度与正则化、神经网络的表达能力、反向传播与计算图自动求导、卷积神经网络等主题，帮助读者建立基于数学原理的较深刻的洞见和认知。本书还提供了逻辑回归、多层全连接神经网络和多种训练算法的Python实现，以及运用TensorFlow搭建和训练多种卷积神经网络的代码实例。
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| 索书号 | 条码号 | 年卷期 | 馆藏地 | 书刊状态 | 还书位置 |
| TP183/191 | 72313441 |  自然书库（3F东）
|
可借 | 现代技术部（1F） | |
| TP183/191 | 72337843 | 自然书库（3F东）
|
可借 | 自然书库（3F东） | |
| TP183/191 | 72337844 | 自然书库（3F东）
|
可借 | 现代技术部（1F） |
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