? 基本信息
- 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·图灵出品
- 出版时间：2019/9/1
- 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。
? 出版社介绍
图灵社区成立于2005年6月，由人民邮电出版社投资控股，以策划出版高质量的科技书籍为核心业务，主要出版领域包括计算机、电子电气、数学统计、科普等，通过引进国际高水平的教材、专著，以及发掘国内优秀原创作品等途径，为目标读者提供一流的内容。
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