PPT書(shū)籍導(dǎo)讀最新版本讀書(shū)筆記模板《深入淺出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》最新版讀書(shū)筆記，下載可以直接修改神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度算法代碼學(xué)習(xí)函數(shù)數(shù)字卷積問(wèn)題技術(shù)模型梯度第章手寫(xiě)神經(jīng)元原理項(xiàng)目代價(jià)單元本書(shū)關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖01本書(shū)贊譽(yù)第2章反向傳播算法工作原理第1章使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字第3章改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法目錄03020405第4章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以計(jì)算任何函數(shù)的可...第6章深度學(xué)習(xí)第5章為何深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很難訓(xùn)練附錄是否存在關(guān)于智能的簡(jiǎn)單算法目錄070608內(nèi)容摘要本書(shū)深入講解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，側(cè)重于闡釋深度學(xué)習(xí)的核心概念。作者以技術(shù)原理為導(dǎo)向，輔以貫穿全書(shū)的MNIST手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別項(xiàng)目示例，介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、反向傳播算法、過(guò)擬合解決方案、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等內(nèi)容，以及如何利用這些知識(shí)改進(jìn)深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目。學(xué)完本書(shū)后，讀者將能夠通過(guò)編寫(xiě)Python代碼來(lái)解決復(fù)雜的模式識(shí)別問(wèn)題。本書(shū)贊譽(yù)很不錯(cuò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)書(shū)籍，確實(shí)做到了深入淺出，算法原理和數(shù)學(xué)公式的講解非常到位，實(shí)現(xiàn)代碼也很完整，有作者獨(dú)到的見(jiàn)解，而且直指本質(zhì)，不像大部分同類書(shū)籍人云亦云地對(duì)相關(guān)知識(shí)的簡(jiǎn)單搬運(yùn)。第1章使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)，從執(zhí)行的層面來(lái)說(shuō)還是很好的，從研究或者拓展的角度來(lái)說(shuō)，似乎還是有些不足的。1.1感知機(jī)1.2sigmoid神經(jīng)元1.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)1.4一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：分類手寫(xiě)數(shù)字第1章使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字1.5利用梯度下降算法進(jìn)行學(xué)習(xí)1.7邁向深度學(xué)習(xí)1.6實(shí)現(xiàn)分類數(shù)字的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第1章使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字第2章反向傳播算法工作原理入門更推薦齋藤康毅的深度學(xué)習(xí)入門，但這本書(shū)，如果你時(shí)間充裕的話，還想了解一些，確實(shí)值得看看。2.1熱身：使用矩陣快速計(jì)算輸出2.2關(guān)于代價(jià)函數(shù)的兩個(gè)假設(shè)2.3阿達(dá)馬積2.4反向傳播的4個(gè)基本方程2.5基本方程的證明（選學(xué)）2.6反向傳播算法010302040506第2章反向傳播算法工作原理2.7反向傳播代碼2.9反向傳播：全局觀2.8就何而言，反向傳播算快第2章反向傳播算法工作原理第3章改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法內(nèi)容不錯(cuò)，但官網(wǎng)排版好些，而且有動(dòng)畫(huà)。3.1交叉熵代價(jià)函數(shù)3.2過(guò)擬合和正則化3.3權(quán)重初始化3.4復(fù)探手寫(xiě)識(shí)別問(wèn)題：代碼3.5如何選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超參數(shù)3.6其他技術(shù)010302040506第3章改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法3.1.1引入交叉熵代價(jià)函數(shù)3.1.2使用交叉熵來(lái)對(duì)MNIST...3.1.3交叉熵的含義與起源3.1.4softmax3.1交叉熵代價(jià)函數(shù)3.2.1正則化3.2.3其他正則化技術(shù)3.2.2為何正則化有助于減輕過(guò)擬合3.2過(guò)擬合和正則化3.6.1隨機(jī)梯度下降算法的變化形式3.6.3有關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故事3.6.2其他人工神經(jīng)元模型3.6其他技術(shù)第4章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以計(jì)算任何函數(shù)的可...4.1兩個(gè)預(yù)先聲明4.2一個(gè)輸入和一個(gè)輸出的普遍性4.3多個(gè)輸入變量4.4不止sigmoid神經(jīng)元4.5修補(bǔ)階躍函數(shù)4.6小結(jié)010302040506第4章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以計(jì)算任何函數(shù)的可...第5章為何深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很難訓(xùn)練5.1梯度消失問(wèn)題5.2梯度消失的原因5.3復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的梯度不穩(wěn)定5.4深度學(xué)習(xí)的其他障礙第5章為何深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很難訓(xùn)練5.2.1為何出現(xiàn)梯度消失5.2.2梯度爆炸問(wèn)題5.2.3梯度不穩(wěn)定問(wèn)題5.2.4梯度消失問(wèn)題普遍存在5.2梯度消失的原因第6章深度學(xué)習(xí)6.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門6.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際應(yīng)用6.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的代碼6.4圖像識(shí)別領(lǐng)域近期的進(jìn)展6.5其他深度學(xué)習(xí)模型6.6神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的未來(lái)010302040506第6章深度學(xué)習(xí)6.1.1局部感受野6.1.3池化層6.1.2共享權(quán)重和偏置6.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門6.2.1使用修正線性單元6.2.2擴(kuò)展訓(xùn)練數(shù)據(jù)6.2.3插入額外的全連接層6.2.4集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)6.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際應(yīng)用6.4.12012年的LRMD論...6.4.22012年的KSH論文6.4.32014年的ILSVRC...6.4.4其他活動(dòng)6.4圖像識(shí)別領(lǐng)域近期的進(jìn)展6.5.1循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)6.5.2長(zhǎng)短期記憶單元6.5.3深度信念網(wǎng)絡(luò)、生成模型和玻爾...6.5.4其他想法6.5其他深度學(xué)習(xí)模型6.6.1意圖驅(qū)動(dòng)的用戶界面6.