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)
具體描述
http://neuralnetworksanddeeplearning.com/
用戶評價
##棒！有人翻譯瞭，和英文交叉看的。翻譯很爛，大概就是在機翻的基礎上粗略地改瞭改。有些地方甚至沒改。但還是省瞭很多工夫。看得比較急，接下來試試把裏麵的代碼重寫一遍。
評分##QI 看的是他的，沒想到，ML看的也是他的...
評分##挺不錯的神經網絡的入門書，從理論到代碼，看得齣經過精心的裁剪。對基本概念和原理介紹得不錯，雖然有很多數學公式，但python的代碼幫助理解很多細節。激活函數、代價函數、隨機梯度下降、反嚮傳播、過度擬閤和規範化、權重初始化、超參數優化、捲積網絡的局部感受野、混閤層、特徵映射。
評分##非常好的deep learning入門，直接用python寫例子，便於理解。
評分##以交互式的圖形和動畫的方式充分展現瞭基於網頁的書籍相較於傳統書籍的巨大優勢
評分非常好的入門書籍。作者從頭到尾都在給你做心靈按摩：don't worry,it's simple.don't panic,it's easy.stop feeling stupid about yourself,just move forward.
評分##極好極好極好的書，如果對機器學習感興趣，是必讀的書。甚至完全不需要數學基礎。
評分##非常好的deep learning入門，直接用python寫例子，便於理解。
評分##挺不錯的神經網絡的入門書，從理論到代碼，看得齣經過精心的裁剪。對基本概念和原理介紹得不錯，雖然有很多數學公式，但python的代碼幫助理解很多細節。激活函數、代價函數、隨機梯度下降、反嚮傳播、過度擬閤和規範化、權重初始化、超參數優化、捲積網絡的局部感受野、混閤層、特徵映射。
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