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电子书-神经网络与深度学习-207页

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文档简介:

神经⽹络与深度学习NeuralNetworksandDeepLearning(美)MichaelNielsen著XiaohuZhu译FreemanZhangApril16,2016Version:0.1.1版权本书英⽂原版地址为:http://neuralnetworksanddeeplearning.com/。在学术著作中请引⽤英⽂原⽂为:MichaelA.Nielsen,“NeuralNetworksandDeepLearning”,DeterminationPress,2015。英⽂版及本书采⽤CreativeCommonsAttribution-NonCommercial3.0UnportedLicense许可协议。这意味着你可以⾃由地拷⻉、分发、扩展本书内容,但不得出售。如果你对商业⽤途感兴趣,英⽂版请联系作者,中⽂版请联系翻译团队。i⽬录版权i⽬录ii关于作者iv关于本书翻译v前⾔vi这本书是关于什么的?vii关于练习和问题ix1使⽤神经⽹络识别⼿写数字11.1感知器21.2S型神经元..61.3神经⽹络的架构...91.4⼀个简单的分类⼿写数字的⽹络.111.5使⽤梯度下降算法进⾏学习141.6实现我们的⽹络来分类数字201.7迈向深度学习302反向传播算法如何⼯作342.1热⾝:神经⽹络中使⽤矩阵快速计算输出的⽅法342.2关于代价函数的两个假设.362.3Hadamard乘积,s⊙t...372.4反向传播的四个基本⽅程.372.5四个基本⽅程的证明(可选)...412.6反向传播算法422.7代码..432.8在哪种层⾯上,反向传播是快速的算法?452.9反向传播:全局观..463改进神经⽹络的学习⽅法503.1交叉熵代价函数...50ii⽬录3.1.1引⼊交叉熵代价函数543.1.2使⽤交叉熵来对MNIST数字进⾏分类..603.1.3交叉熵的含义?源⾃哪⾥?613.1.4柔性最⼤值.623.2过度拟合和规范化..673.2.1规范化713.2.2为何规范化可以帮助减轻过度拟合753.2.3规范化的其他技术.783.3权重初始化..853.4再看⼿写识别问题:代码.883.5如何选择神经⽹络的超参数963.6其它技术...1053.6.1随机梯度下降的变化形式.1053.6.2⼈⼯神经元的其他模型..1083.6.3有关神经⽹络的故事1

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