基于python的Keras深度学习与神经网络

普大帝

你好！我是陪你一起进阶人生的范老师！愿你成才！助你成长！
& U0 t, W; o1 S+ H1 U- s0 E3 A3 T# h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。
. G! f6 k% K$ L" P) j; m
1 t$ L! _6 R0 q9 V, V) ~* H" E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
5 g: F* i3 T' b  @+ |" Q3 L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。
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)

2024-4-21 18:00 上传

点击文件名下载附件
售价: 2 点体力  [记录]
下载积分: 体力 -2 点

  m# {8 ]; z. @! Q, S" e- C
6 `4 ^1 m" E% ~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。
二阶段报名官网：http://www.tzmcm.cn/shiti.html

5 m* _. E/ W' X# ]% _. Q; b注：已报名一阶段的无需重复报名二阶段
详细介绍：
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。
4 z- _: D  Z5 w9 ]5 E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。
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。   
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。
; O/ e% |' @% r* [. Y, V5 i1 B本书主要分为五大部分，主要内容如下。
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。
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。
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。
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。
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。
/ Y$ G- O: ?! a9 L' V9 X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。
（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。
（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。
（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。
2 O, z+ b$ q' h: D! j2 |1 J* y( N; |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。
6 y; h4 x/ g4 K, B" ~. F5 K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。




& f: Z) E2 m: e, d* F