目录(83章)倒序 封面 版权信息 版权 版权声明 O'Reilly Media Inc.介绍 业界评论 译者序 前言 本书的理念 本书面向的读者 本书不面向的读者 本书的阅读方法 让我们开始吧 表述规则 致谢 第1章 Python 入门 1.1 Python是什么 1.2 Python的安装 1.3 Python解释器 1.4 Python脚本...
目录 译者序 xiii 前言xv 第1 章 Python入门 1 1.1 Python是什么 1 1.2 Python的安装 2 1.2.1 Python版本 2 1.2.2 使用的外部库 2 1.2.3 Anaconda发行版 3 1.3 Python解释器 4 1.3.1 算术计算 4 1.3.2 数据类型 5 1.3.3 变量 5 1.3.4 列表 6 ...
Python 除了高性能之外,凭借着 NumPy、SciPy 等优秀的数值计算、统计分析库,在数据科学领域占有不可动摇的地位。深度学习的框架中也有很多使用 Python 的场景,比如 Caffe、TensorFlow、Chainer、Theano 等著名的深度学习框架都提供了 Python 接口。因此,学习 Python 对使用深度学习框架大有益处。 综上,Python 是最适合数...
sigmoid函数是一条平滑的曲线,输出随着输入发生连续性的变化。sigmoid函数的平滑性对神经网络的学习具有重要意义。 而阶跃函数以0为界,输出发生急剧性的变化。 连续性不同 sigmoid函数可以返回0.731...、0.880...等实数(这一点和刚才的平滑性有关) 阶跃函数只能返回0或1 相同点: 两者的结构均是“输入小时,输出接...
文章目录 前言 1 基础定义规则 1.1 输入输出 1.2 变量规则 1.3 占位符使用 2.2数据类型 2.2.1数值 2.2.2字符串 2.2.3列表(list) 2.2.4元组(tuple) 2.2.5集合(set) 2.2.6字典(dictionary) 2.3控制结构 2.3.1判断结构 2.3.2循环结构 2.4函数定义 2.4.1函数概念 2.4.2函数参数 2.4.3函数变量作用域 2.4....
目录 前言 第1章 Python入门 1.1 Python是什么 1.2 Python的安装 1.3 Python解释器 1.4 Python脚本文件 1.5 NumPy 1.6 Matplotlib 1.7 小结 第2章 感知机 2.1 感知机是什么 2.2 简单逻辑电路 2.3 感知机的实现 2.4 感知机的局限性 2.5 多层感知机
目录 前言 第1章 Python入门 1.1 Python是什么 1.2 Python的安装 1.3 Python解释器 1.4 Python脚本文件 1.5 NumPy 1.6 Matplotlib 1.7 小结 第2章 感知机 2.1 感知机是什么 2.2 简单逻辑电路 2.3 感知机的实现 2.4 感知机的局限性 2.5 多层感知机
此笔记是基于《深度学习入门》这本书的重点知识汇总。 接着《深度学习入门:基于Python的理论与实现》学习笔记(1)继续学习笔记的记载。 目录: 梯度 神经网络的梯度 学习算法的实现步骤: mini-batch的实现(为了提高学习的效率!) 利用误差反向传播法求梯度(高速) ...
目录 译者序 xiii 前言xv 第1 章 Python入门 1 1.1 Python是什么 1 1.2 Python的安装 2 1.2.1 Python版本 2 1.2.2 使用的外部库 2 1.2.3 Anaconda发行版 3 1.3 Python解释器 4 1.3.1 算术计算 4 1.3.2 数据类型 5 1.3.3 变量 5 1.3.4 列表 6 1.3.5 字典 7 1.3.6 布尔型 7 1.3.7 if 语句...
目录: 一、CNN大致框架 二、卷积层 2.1 卷积运算 2.2 填充(padding) 2.3 步幅(stride) 2.4 三维数据的卷积运算 2.5 批处理 三、池化层 四、Conv层和Pooling层的实现 4.1 4维数组 4.2 基于im2col的展开 4.3 卷积层的实现 4.4 池化层的实现 四、CNN实现 ...