基础信息
书名：深入理解神经网络：从逻辑回归到CNN
作者：张觉非
出版社：人民邮电出版社·图灵社区
出版时间：2019年9月
ISBN：9787115517234
字数：182千字
推荐语
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。
内容简介
本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。本书还提供了逻辑回归、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。
作者简介
作者张觉非，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。
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