智能之门 神经网络与深度学习入门 基于Python的实现 胡晓武 秦婷婷 李超 邹欣 高等教育出版社 azw3 lrf 下载 百度云 夸克云 snb pdf kindle

本书是作者在总结多年的实际工程应用经验的基础上编著而成的，是一本面向本科生的神经网络与深度学习的入门教材。通过阅读本书，读者可以掌握神经网络与深度学习的基本理论，并通过大量的代码练习，在做中学，提高将理论知识运用于实际工程的能力。 本书内容丰富，以“提出问题-解决方案-原理分析-可视化理解”的方式向读者介绍了深度学习的入门知识，并总结了“9步学习法”，分为基本概念、线性回归、线性分类、非线性回归、非线性分类、模型的推理与应用部深度神经网络、卷积神经网络以及循环神经网络9个步骤，对神经网络和深度学习进行了系统全面的讲解。 本书既可以作为高等院校计算机、人工智能等专业的教学用书，也可供对深度学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。

第一步 基本概念

第1章 概论

1.1 人工智能发展简史

1.2 科学范式的演化

第2章 神经网络中的三个基本概念

2.1 通俗地理解三大概念

2.2 线性反向传播

2.3 梯度下降

第3章 损失函数

3.1 损失函数概论

3.2 均方差函数

3.3 交叉熵损失函数

第二步 线性回归

第4章 单入单出的单层神经网络——单变量线性回归

4.1 单变量线性回归问题

4.2 最小二乘法

4.3 梯度下降法

4.4 神经网络法

4.5 梯度下降的三种形式

第5章 多入单出的单层神经网络——多变量线性回归

5.1 多变量线性回归问题

5.2 正规方程解法

5.3 神经网络解法

5.4 样本特征数据归一化

5.5 正确的推理预测方法

第三步 线性分类

第6章 多入单出的单层神经网络——线性二分类

6.1 线性二分类

6.2 二分类函数

6.3 用神经网络实现线性二分类

第7章 多入多出的单层神经网络——线性多分类

7.1 线性多分类

7.2 多分类函数

7.3 用神经网络实现线性多分类

第四步 非线性回归

第8章 激活函数

8.1 激活函数概论

8.2 挤压型激活函数

8.3 半线性激活函数

第9章 单入单出的双层神经网络——非线性回归

9.1 非线性回归

9.2 用多项式回归法拟合正弦曲线

9.3 用多项式回归法拟合复合函数曲线

9.4 验证与测试

9.5 用双层神经网络实现非线性回归

9.6 曲线拟合

第五步 非线性分类

第10章 多入单出的双层神经网络——非线性二分类

10.1 双变量非线性二分类

10.2 使用双层神经网络的必要性

10.3 非线性二分类的实现

10.4 实现逻辑异或门

10.5 实现双弧形二分类

10.6 双弧形二分类的工作原理

第11章 多入多出的双层神经网络——非线性多分类

11.1 双变量非线性多分类

11.2 非线性多分类

第12章 多入多出的三层神经网络——深度非线性多分类

12.1 多变量非线性多分类

12.2 三层神经网络的实现

第六步 模型推理与应用部署

第13章 模型推理与应用部署

13.1 手工测试训练效果

13.2 模型文件概述

13.3 ONNX模型文件

第七步 深度神经网络

第14章 搭建深度神经网络框架

14.1 框架设计

14.2 回归任务功能测试

14.3 二分类任务功能测试

14.4 多分类功能测试

14.5 MNIST手写体识别

第15章 网络优化

15.1 权重矩阵初始化

15.2 梯度下降优化算法

15.3 自适应学习率算法

第16章 正则化

16.1 过拟合

16.2 L2正则

16.3 L1正则

16.4 丢弃法

第八步 卷积神经网络

第17章 卷积神经网络的原理

17.1 卷积神经网络概论

17.2 卷积的前向计算

17.3 卷积层的训练

17.4 池化层

第18章 卷积神经网络的应用

18.1 经典的卷积神经网络模型

18.2 实现颜色分类

18.3 实现几何图形分类

18.4 解决MNIST分类问题

第九步 循环神经网络

第19章 普通循环神经网络

19.1 循环神经网络概论

19.2 两个时间步的循环神经网络

19.3 四个时间步的循环神经网络

19.4 通用的循环神经网络

19.5 实现空气质量预测

第20章 高级循环神经网络

20.1 高级循环神经网络概论

20.2 LSTM的基本原理

20.3 LSTM的代码实现

20.4 GRU的基本原理

20.5 序列到序列模型

结束语

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书籍介绍

本书是作者在总结多年的实际工程应用经验的基础上编著而成的，是一本面向本科生的神经网络与深度学习的入门教材。通过阅读本书，读者可以掌握神经网络与深度学习的基本理论，并通过大量的代码练习，在做中学，提高将理论知识运用于实际工程的能力。 本书内容丰富，以“提出问题-解决方案-原理分析-可视化理解”的方式向读者介绍了深度学习的入门知识，并总结了“9步学习法”，分为基本概念、线性回归、线性分类、非线性回归、非线性分类、模型的推理与应用部深度神经网络、卷积神经网络以及循环神经网络9个步骤，对神经网络和深度学习进行了系统全面的讲解。 本书既可以作为高等院校计算机、人工智能等专业的教学用书，也可供对深度学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。