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基于python的Keras深度学习与神经网络

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普大帝        

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  • TA的每日心情
    奋斗
    2026-4-26 09:54
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    [LV.9]以坛为家II

    网络挑战赛参赛者

    自我介绍
    我是普大帝,拼搏奋进,一往无前。
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    1#
    发表于 2024-4-21 18:05 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    你好!我是陪你一起进阶人生的范老师!愿你成才!助你成长!: N- v2 g3 ?' Q1 D# q( O  q
    大家好!我是数学中国范老师,机器学习是近几年数学建模赛题的热门考点,本次这本书从人工智能导论入手,重点介绍了机器学习和神经网络基础、反向传播原理、卷积神经网络和循环神经网络等内容。内容由浅入深,循序渐进,从神经元和感知机入手,逐步讲解深度学习中神经网络基础、反向传播以及更深层次的卷积神经网络、循环神经网络。书中同时介绍了深度学习中常用的模型和算法,对于相关函数也有介绍,可以帮助同学们全方位掌握深度学习的相关知识。  `7 ]5 }- a2 w. J

    * T6 _: F% R% S0 x6 C注册登录后,右上角点击签到就会随机赠送10点左右的体力值!点击文件图标可以立即下载文件/ E9 {$ R/ N3 i) o  X, \4 t6 H
    新用户注册,可以联系我们的工作人员QQ南方:3242420264   乔叶:1470495151   淡妆:1917509892,帮你快速审核+修改用户组后,可以右上角签到获取体力值,一次注册,日后大量数学建模资源即刻拥有
    ' l6 X( N% y( v# B" D2 u: Z1 ?" k
    Keras深度学习与神经网络.pdf (77.98 MB, 下载次数: 6, 售价: 2 点体力) , `# N+ B/ S8 c9 b
    $ l8 e3 G2 R; A( }' o- P
    2024数学中国“认证杯”数学建模网络挑战赛,第二阶段开放报名中,每个阶段都有独立证书,未参加一阶段也可以直接参加二阶段。比赛的获奖证书由内蒙古数学学会颁发,二阶段赛题难度等同于国赛,适合验证参加国赛的水平,同时我们会给出免费评语,指引参赛队伍的后续提升方向。. ~% a9 X6 p. P
    二阶段报名官网:http://www.tzmcm.cn/shiti.html
    % U! G# b; M# E! w" J1 f1 T1 m  y
    1 m6 ~8 e( ~; L- X! Z# R注:已报名一阶段的无需重复报名二阶段
    2 L& d8 L3 \& P详细介绍:
    5 l) j2 `, P: z/ p5 @本书可作为高等院校计算机等相关专业的教材,也可供人工智能领域的技术人员学习使用,还可以作为人工智能研究人员的参考用书。6 G6 y' g  O* m
    当今,人工智能又一次进入蓬勃发展的黄金时期。人工智能技术在各个领域均取得了重大的突破。无论是计算机视觉、语音识别还是自然语言处理,人工智能技术一次又一次给人们带来惊喜。特别是神经网络的发展,使得深度学习技术成为人工智能发展里程碑式的技术变革。
    5 b1 G9 k2 d7 [" j- @. s然而深度学习知识本身具备一定难度,学习者不仅需要具备一定的Python 语言的编程能力,同时还需要具备一定的机器学习的基础知识,这使得多数初学者都会望而生畏。   8 \0 g& O2 g& P8 n1 B6 p& `
    为了减少初学者的压力,激发其学习兴趣,本书从人工智能导论入手,介绍人工智能的起源及发展历程,使读者在了解人工智能、机器学习、深度学习三者之间的关系后,从学习机器学习基础开始,逐步深入到深度学习知识体系。
    3 b* e$ g' o3 ~& V( e本书主要分为五大部分,主要内容如下。
    - h: _/ V, `3 |' R& e第一部分(第1 、2 章)为人工智能导论及环境搭建。该部分主要介绍人工智能发展历程,详细介绍深度学习的发展和应用情况,并讲解如何配置深度学习的开发环境。
    + J' z7 L, d5 E1 a第二部分(第3 章)为机器学习基础。该部分主要讲解机器学习的基本思想、算法分类,重点讲解回归和分类算法的原理,以及损失函数、梯度下降等机器学习中涉及的重要概念。
    8 B* K2 U; b9 O0 y# O第三部分(第4 ~7 章)为深度学习基础及神经网络。该部分从基础的神经网络结构开始,介绍神经元、感知机、全连接神经网络;讲解从输入层到输出层的计算方法及激活函数的意义;深入剖析反向传播的原理;最终利用神经网络在经典的MNIST数据集上进行模型训练、预测及模型评估。
    ( n0 l8 |2 ?( B: K3 V! v) w5 @第四部分(第8 、9 章)为卷积神经网络。该部分着重讲解卷积神经网络,将卷积神经网络和全连接神经网络进行对比,最终通过复现经典的 LeNet 卷积神经网络完成图像分类任务;结合实例介绍几种经典的卷积神经网络,如AlexNet、VGG、GoogLeNet 、DenseNet等,并介绍这些网络各自的特性。
    6 I6 Y- |& u9 E+ P- y" R3 _: ^' m第五部分(第10章)为循环神经网络。该部分介绍处理时序的循环神经网络,同时介绍它的变体算法,并且利用其解决案例分类问题。 , E* Y  t& J7 }
    为了使读者更好地学习深度学习的相关知识,本书以理解神经网络的算法原理、掌握神经网络基础模型搭建为目标,通过Keras框架训练深度学习模型,采用从理论到实践的方法讲解深度学习的相关技术。本书特色具体介绍如下。, N8 a4 O- U) z% ~1 O1 R3 m/ W
    (1 )从机器学习基础理论讲起,尽可能降低深度学习理论体系的学习门槛。
      @( y& {1 Q# r0 s; i(2 )对深度学习经典的算法进行理论性的剖析和公式推导,使读者能够尽可能地理解算法本身的原理。
    , D4 n' `" E, i" {(3 )利用 Keras框架实现模型训练,该框架快捷方便、易于上手,使读者在理解深度学习知识原理的同时,又能轻松实现算法模型。
    : ^/ x) o1 Z; |1 x6 \) |2 R) i# H  z在学习本书的过程中,建议读者以理论与实践相结合的方式进行探索,多尝试、多动手,通过实际操作更加深入地理解深度学习的相关知识。
    9 ?7 T/ k: D" R. C由于编者水平有限,书中难免存在欠妥之处。因此,编者由衷希望广大读者和专家学者能够拨冗提出宝贵的修改建议。
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