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• 200 1_ |a 深入理解神经网络 |A shen ru li jie shen jing wang luo |e 从逻辑回归到CNN |f 张觉非著

• 210 __ |a 北京 |c 人民邮电出版社 |d 2019

• 215 __ |a 11, 310页 |c 图 |d 24cm

• 225 2_ |a 图灵原创 |A tu ling yuan chuang

• 314 __ |a 张觉非, 本科毕业于复旦大学计算机系, 于中国科学院古脊椎动物与古人类研究所取得古生物学硕士学位, 目前在互联网行业从事机器学习算法相关工作。

• 320 __ |a 有书目

• 330 __ |a 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。全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。书中还提供了逻辑回归、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。

• 410 _0 |1 2001 |a 图灵原创

• 517 1_ |a 从逻辑回归到CNN |A cong luo ji hui gui dao CNN

• 606 0_ |a 人工神经网络 |A ren gong shen jing wang luo |x 研究

• 690 __ |a TP183 |v 5

• 701 _0 |a 张觉非 |A zhang jue fei |4 著

• 801 _0 |a CN |b 湖北三新 |c 20190923

• 905 __ |a AUSTL |d TP183/Z417