神经网络与深度学习pdf

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1、封面介绍 2、出版时间 2019年7月 3、推荐理由 本书介绍了深度学习原理与TensorFlow实践。着重讲述了当前学术界和工业界的深度学习核心知识：机器学习概论、神经网络、深度学习。着重讲述了深度学习的实现以及深度学习框架TensorFlow：Python 编程基础、TensorFlow编程

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这本书涵盖了深度学习的传统和现代的所有技术。主要关注的是深度学习的理论和算法。神经网络的理论和算法对于理解重要的概念特别重要，因此人们可以理解神经架构在不同应用中的重要设计概念。神经网络为什么工作？什么时候它们比现成的机器学习模式更有效？深度什么时候有用？为什么训练神经网络如此困难？陷阱是什么？ b

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用于记录深度学习的学习过程中了解到的一些基础知识 深度神经网络原理 1.深度神经网络介绍 人工智能、机器学习、深度学习之间的关系如下图所示。 机器学习按其实现的目标不同，可以分为监督学习、无监督学习、强化学习。 2.人工神经元模型 是收到了生物神经元的启发，诞生了人工神经元模型（Artificial