而机器学习的课题就是将这个决定参数值的工作交由计算机自动进行。学习是确定合适的参数的过程,而人要做的是思考感知机的构造(模型),并把训练数据交给计算机。3个门电路只有参数的值(权重和阈值)不同。也就是说,相同构造的感知机,只需通过适当地调整参数的值,就可以像“变色龙演员”表演不同的角色一样,变身为与...
主要介绍了python常用解释器(如算法计算,数据类型,变量,列表,字典,布尔型,if for语句等),并对numpy和matplotlib进行了简单介绍。Numpy是数组的天堂,matplotlib则是绘图的天堂,这两者也是这本书唯一调用的module int, float,str等等 find list Directory (useful thing bool 也相当有用了 function class 类: class 类...
对于想要踏入这一领域的初学者而言，《深度学习入门：基于Python的理论与实现》一书无疑是一盏指路明灯，它不仅系统地介绍了深度学习的基础理论，还通过Python这一强大而易学的编程语言，将理论知识转化为可操作的实践技能，让读者能够快速上手并深入理解这一复杂而又迷人的技术。引言：深度学习为何物？开篇，作者便以浅...
这是个人学习笔记,不要看啦! 1. 第43页阶跃函数的实现 这名词翻译得真操蛋,什么阶级跃迁函数。 有一句代码return y.astype(np.int)会报错,后来发现python已经将np.int给改成了int,所以这里代码要改成return y.astype(int) 2. 第70页 MNIST数据集 因为是网上下的pdf版的书,没有附带的文件,先在国内论坛上...
深度学习是一个复杂但非常有趣的领域,基于Python的理论与实践可以帮助你更好地掌握这一技术。以下是根据你的提示,分点回答你的问题: 1. 学习深度学习的基础理论知识 深度学习的基础理论知识包括线性代数、概率论、优化算法、神经网络结构等。这些理论知识对于理解深度学习的原理和算法至关重要。 线性代数:理解向量、矩...
分享一本入门书籍深度学习入门:基于Python的理论与实现 by 斋藤康毅 (z-lib.org).pdf
很出名也是很适合初学python和深度学习的两本书。个人认为非常好的两本入门书,不需要高深的编程技巧和高数矩阵知识。其中“鱼书”比“花书”(圣经Deep Learning)要简单不少,非常推荐!!! 书中使用 Python3,尽量不依赖外部库或工具,从基本的数学知识出发,带领读者从零创建一个经典的深度学习网络,使读者在此过程中逐...