没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
2017_MATLAB_DeepLearning-Phil Kim
5星 · 超过95%的资源 需积分: 9 63 下载量 27 浏览量
2018-10-20
09:16:03
上传
评论 1
收藏 3.74MB PDF 举报
温馨提示
试读
162页
《2017_MATLAB_DeepLearning》完整版-Phil Kim著作
资源推荐
资源详情
资源评论
MATLAB Deep Learning: With Machine Learning, Neural Networks and Artificial Intelligence
Phil Kim
Seoul, Soul-t'ukpyolsi, Korea (Republic of)
ISBN-13 (pbk): 978-1-4842-2844-9 ISBN-13 (electronic): 978-1-4842-2845-6
DOI 10.1007/978-1-4842-2845-6
Library of Congress Control Number: 2017944429
Copyright © 2017 by Phil Kim
This work is subject to copyright. All rights are reserved by the Publisher, whether the whole or part
of the material is concerned, specifically the rights of translation, reprinting, reuse of illustrations,
recitation, broadcasting, reproduction on microfilms or in any other physical way, and transmission or
information storage and retrieval, electronic adaptation, computer software, or by similar or dissimilar
methodology now known or hereafter developed.
Trademarked names, logos, and images may appear in this book. Rather than use a trademark symbol
with every occurrence of a trademarked name, logo, or image we use the names, logos, and images only
in an editorial fashion and to the benefit of the trademark owner, with no intention of infringement of
the trademark.
The use in this publication of trade names, trademarks, service marks, and similar terms, even if they are
not identified as such, is not to be taken as an expression of opinion as to whether or not they are subject
to proprietary rights.
While the advice and information in this book are believed to be true and accurate at the date of
publication, neither the authors nor the editors nor the publisher can accept any legal responsibility for
any errors or omissions that may be made. The publisher makes no warranty, express or implied, with
respect to the material contained herein.
Cover image designed by Freepik
Managing Director: Welmoed Spahr
Editorial Director: Todd Green
Acquisitions Editor: Steve Anglin
Development Editor: Matthew Moodie
Technical Reviewer: Jonah Lissner
Coordinating Editor: Mark Powers
Copy Editor: Kezia Endsley
Distributed to the book trade worldwide by Springer Science+Business Media New York,
233 Spring Street, 6th Floor, New York, NY 10013. Phone 1-800-SPRINGER, fax (201) 348-4505, e-mail
orders-ny@springer-sbm.com, or visit www.springeronline.com. Apress Media, LLC is a California
LLC and the sole member (owner) is Springer Science + Business Media Finance Inc (SSBM Finance Inc).
SSBM Finance Inc is a Delaware corporation.
For information on translations, please e-mail rights@apress.com, or visit http://www.apress.com/
rights-permissions.
Apress titles may be purchased in bulk for academic, corporate, or promotional use. eBook versions
and licenses are also available for most titles. For more information, reference our Print and eBook
Bulk Sales web page at http://www.apress.com/bulk-sales.
Any source code or other supplementary material referenced by the author in this book is available to
readers on GitHub via the book's product page, located at www.apress.com/9781484228449. For more
detailed information, please visit http://www.apress.com/source-code.
Printed on acid-free paper
iii
Contents at a Glance
About the Author ������������������������������������������������������������������������������ ix
About the Technical Reviewer ���������������������������������������������������������� xi
Acknowledgments �������������������������������������������������������������������������� xiii
Introduction ������������������������������������������������������������������������������������� xv
■Chapter 1: Machine Learning ��������������������������������������������������������� 1
■Chapter 2: Neural Network ����������������������������������������������������������� 19
■Chapter 3: Training of Multi-Layer Neural Network ���������������������� 53
■Chapter 4: Neural Network and Classification ������������������������������ 81
■Chapter 5: Deep Learning ����������������������������������������������������������� 103
■Chapter 6: Convolutional Neural Network ���������������������������������� 121
■Index ������������������������������������������������������������������������������������������� 149
v
Contents
About the Author ������������������������������������������������������������������������������ ix
About the Technical Reviewer ���������������������������������������������������������� xi
Acknowledgments �������������������������������������������������������������������������� xiii
Introduction ������������������������������������������������������������������������������������� xv
■Chapter 1: Machine Learning ��������������������������������������������������������� 1
What Is Machine Learning? ��������������������������������������������������������������������� 2
Challenges with Machine Learning ��������������������������������������������������������� 4
Overfitting ����������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 6
Confronting Overfitting ������������������������������������������������������������������������������������������� 10
Types of Machine Learning ������������������������������������������������������������������� 12
Classification and Regression �������������������������������������������������������������������������������� 14
Summary ����������������������������������������������������������������������������������������������� 17
■Chapter 2: Neural Network ����������������������������������������������������������� 19
Nodes of a Neural Network ������������������������������������������������������������������� 20
Layers of Neural Network ���������������������������������������������������������������������� 22
Supervised Learning of a Neural Network �������������������������������������������� 27
Training of a Single-Layer Neural Network: Delta Rule ������������������������� 29
Generalized Delta Rule �������������������������������������������������������������������������� 32
剩余161页未读,继续阅读
资源评论
- 唯爱酥酥2018-11-20很完整,不过是英文版的
- sannianyihoushuma2019-03-30还行,适合于初级入门的学习.
- jerry123jia2019-04-11内容非常好
styxmshy
- 粉丝: 1
- 资源: 4
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- 功能强大的Java库,旨在简化与Milvus向量数据库的交互,为开发者提供类似MyBatis-Plus注解和方法调用的直观API
- ITK中基于B样条BSpline的可变形配准样例的输入输出图像
- 05-09 周四 vLLM的部署和实践
- WEB访问日志分析与入侵检测可视化系统源码(95分以上课设).zip
- UE4-UE5的官方预览模型
- 电子通信设计资料自动关断继电器驱动电路
- 基于Python使用递归和动态规划解决背包问题.zip
- 从0开始建立dSPACE RT Simulink工程:CAN通信(Bus Manager方法)DBC
- 轮胎X光缺陷检测数据集VOC+YOLO格式1903张4类别.zip
- 基于Matlab和遗传算法解决组合优化背包问题.zip
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功