該書的作者是來自 Y Combinator Research 的研究員 Michael Nielsen,他也是一位量子物理學家、科學作家、計算機編程研究人員。他的個人主頁是:Neural networks and deep learningneuralnetworksanddeeplearning.com書籍介紹 這是我個人以為目前最好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與機器學習入門資料之一。內(nèi)容非常淺顯易懂,很多數(shù)學密集的區(qū)域作者都有提示。全書貫穿的是 MNIST 手寫數(shù)字的識別問題,每個模型和改進都有詳細注釋的代碼。非常適合用來入門神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學習! 全書共分為六章,目錄如下: 第一章:使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別手寫數(shù)字 第二章:反向傳播算法如何工作 第三章:改進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習方法 第四章:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以計算任何函數(shù)的可視化證明 第五章:深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為何很難訓練 第六章:深度學習 《Neural Network and Deep Learning》這本書的目的是幫助讀者掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心概念,包括現(xiàn)代技術(shù)的深度學習。在完成這本書的學習之后,你將使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學習來解決復雜模式識別問題。你將為使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學習打下基礎(chǔ),來攻堅你自己設(shè)計中碰到的問題。 本書一個堅定的信念,是讓讀者更好地去深刻理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學習,如果你很好理解了核心理念,你就可以很快地理解其他新的推論。這就意味著這本書的重點不是作為一個如何使用一些特定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫的教程。僅僅學會如何使用庫,雖然這也許能很快解決你的問題,但是,如果你想理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中究竟發(fā)生了什么,如果你想要了解今后幾年都不會過時的原理,那么只是學習些熱?的程序庫是不夠的。你需要領(lǐng)悟讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作的原理。
標簽: 深度學習
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VIP專區(qū)-嵌入式/單片機編程源碼精選合集系列(131)資源包含以下內(nèi)容:1. nand flash k9f1208 的基于ARM 的讀寫源代碼..2. str711的I2C通訊的例程,分給大家..3. interrupt handler for at91rm92.4. 希爾伯特-黃變換的c程序.5. 關(guān)于嵌入式系統(tǒng)C語言變成規(guī)范的文檔。十分實用..6. 搜集的一款LABWINDOWS/CVI溫度采集顯示用戶界面設(shè)計源程序..7. MAX809MAX810三管腳的微處理器復位芯片.8. RS232在DSP2812通信中的編程程序.9. 這是2006年北京航空航天大學的嵌入式系統(tǒng)課件.10. S3C2410核心板的PCB圖.11. 某位高人總結(jié)的關(guān)于pcb問題的集合,呵呵.12. 128X64點陣屏 51測試程式.13. 本書不能讓你系統(tǒng)的學習嵌入式技術(shù).14. 華恒嵌入式的培訓資料.15. 初學者在面對一個嵌入式開發(fā)項目的時候.16. 一個用adtlc2543采樣電視波形,顯示波形的51程序.17. 介紹了實現(xiàn)IPv4向IPv6過渡的隧道技術(shù)6to4.18. 一本很好的程序員的書.19. 一本很好的學習嵌入式的書.20. 嵌入式控制器硬件設(shè)計_英文版 關(guān)于嵌入式控制器硬件設(shè)計的一本很好的東西.21. arm 9 IIS 音頻實驗程序 s3c2410.22. 可用于quantus下 FPGA jtag和AS下載的下載器PCB圖.23. 鍵盤處理程序,針對51系列4*4鍵盤掃描程序.24. DA和液晶顯示 DA芯片將數(shù)字轉(zhuǎn)換為模擬并顯示.25. HDLC FCS 源碼 ,PIC C30.26. pid 算法的簡單程序.27. T6963液晶顯示屏驅(qū)動函數(shù),在應用時只需調(diào)用就行。.28. 一各有關(guān)I2C送信息給LED的程序 很好用的說.29. 以MSP430來實現(xiàn)低通濾波 很不錯的範例.30. 利用MSP430來實現(xiàn)DA轉(zhuǎn)換 罕布錯用的.31. 基于PAL16BIT的基本程序,MP3的控制程序及音量調(diào)節(jié)程序.主要涉及GLITCH FREE DESIGN. 適合初學者..32. 智能小車導航.33. 使用大恒采集卡的圖像顯示.34. O Reilly-programming_embedded_systems_in_C_and_C++ 非常好的嵌入式編程書籍.35. Vishay的protel庫文件.36. Attend的protel庫文件.37. SUMSUNG2440的datasheet,已翻譯成中文..38. 實時嵌入式操作系統(tǒng)uC_OS_II在ARM9上的移植應用.39. TSM320C5000系列控制SPI25128器件的代碼.40. tcpmp外掛字幕插件subs_src 源碼.
標簽: 紅外遙控 系統(tǒng)原理 單片機軟件 解碼
上傳時間: 2013-04-15
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開關(guān)電源專業(yè)英語.doc 32KB2020-03-12 11:28 反激式開關(guān)電源設(shè)計、制作、調(diào)試_2014年版..pdf 39.4M2020-03-12 11:28 《精通開關(guān)電源設(shè)計》_2008年版.pdf 39.7M2020-03-12 11:28 《新型開關(guān)電源優(yōu)化設(shè)計與實例詳解》_2006版.pdf 192.1M2020-03-12 11:28 《開關(guān)電源設(shè)計指南》_2004年版.pdf 9.6M2020-03-12 11:28 《開關(guān)電源設(shè)計與優(yōu)化》_2006年版.pdf 28.9M2020-03-12 11:28 《開關(guān)電源設(shè)計》第2版_2005年版.pdf 31.5M2020-03-12 11:28 《開關(guān)電源的原理與設(shè)計》_2001年版.pdf 17.9M2020-03-12 11:28 《開關(guān)電源故障診斷與排除》_2011年版.pdf 40.8M2020-03-12 11:28 《開關(guān)電源手冊》第2版_2006年.pdf 42M2020-03-12 11:28 《交換式電源供給器之理論與實務設(shè)計》.pdf
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計算智能.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)·模糊系統(tǒng)·進化計_12531.pdf 30.1M 斯坦福大學-深度學習基礎(chǔ)教程.pdf 9.4M [游戲人工智能編程案例精粹].(Programming.Game.AI.by.Example).(美)Mat.Buckland.掃描版.pdf 54.4M 深度學習基礎(chǔ)教程.pdf 9.5M [模式識別與智能計算:MATLAB技術(shù)實現(xiàn)(第2版)].楊淑瑩.掃描版.pdf 29.3M 機器學習:實用案例解析(中文版,帶完整書簽).pdf 34.7M .DS_Store 6KB python 學習資料 .pdf 747KB 深度學習的昨天、今天和明天.pdf 976KB 【試讀】《自然計算:DNA、量子比特和智能機器的未來》前言+目錄+第1章.pdf 4.6M 百度深度學習-CCF-2013Sep.pptx 28.7M 機器學習與數(shù)據(jù)挖掘方法和應用.pdf 17.6M 深度學習(最全的中文版)_2017年新書.pdf 30.3M 機器學習與數(shù)據(jù)挖掘方法和應用(經(jīng)典).pdf 12M 模式識別與智能計算-matlab技術(shù)實現(xiàn).pdf 27.9M 歐盟在多領(lǐng)域的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應用需求.rar 1.1M 伯克利大學機器學習(Practical Machine Learning).rar 35.8M 深度學習結(jié)構(gòu)和算法比較分析.pdf 1.7M 機器學習實戰(zhàn)及配套代碼.rar 39.5M 機器學習實踐經(jīng)驗指導.pdf 449KB 余凱_深度學習的昨天今天和明天.pdf 913KB 淺談深度學習_肖達.pdf 10.2M 人工智能原理與應用——專家系統(tǒng)、機器學習、面向?qū)ο蟮姆椒╛10184566.pdf 9.8M 機器學習與概率圖模型_王立威.pdf 1.8M 機器學習十大算法.pdf 4.9M 百度深度學習進展介紹.ppt 18M 機器學習部分課后習題答案.zip 651KB 深度學習——機器學習領(lǐng)域的新熱點.pdf 4.4M 科研立項的極客之道.ppt 11.2M
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