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《深度学习入门:基于Python的理论与实现》_高清中文版c 评分:
《深度学习入门:基于Python的理论与实现》_高清中文版c 本书是深度学习真正意义上的入门书,深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。 书中使用 Python 3,尽量不依赖外部库或工具,带领读者从零创建一个经典的深度学习网 络,使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、 特征等基础知识,对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解,此外还介绍了学 习相关的实用技巧,自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用,以及为什么加深层 可以提高识别精度等“为什么”的问题。 本书适合深度学习初学者阅读,也可作为高校教材使用。 第3章 神经网络·············································· 37 3.1 从感知机到神经网络· ··································· 37 3.1.1 神经网络的例子· ································· 37 3.1.2 复习感知机······································ 38 3.1.3 激活函数登场· ··································· 40 3.2 激活函数·············································· 42 3.2.1 sigmoid函数· ···································· 42 3.2.2 阶跃函数的实现· ································· 43 3.2.3 阶跃函数的图形· ································· 44 3.2.4 sigmoid函数的实现· ······························ 45 3.2.5 sigmoid函数和阶跃函数的比较······················ 46 3.2.6 非线性函数······································ 48 3.2.7 ReLU函数· ····································· 49 3.3 多维数组的运算· ······································· 50 3.3.1 多维数组········································ 50 3.3.2 矩阵乘法········································ 51 3.3.3 神经网络的内积· ································· 55 3.4 3 层神经网络的实现· ···································· 56 3.4.1 符号确认········································ 57 3.4.2 各层间信号传递的实现· ··························· 58 3.4.3 代码实现小结· ··································· 62 3.5 输出层的设计· ········································· 63 3.5.1 恒等函数和softmax函数· ·························· 64 3.5.2 实现softmax函数时的注意事项· ···················· 66 3.5.3 softmax函数的特征· ······························ 67
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