书:pan.baidu.com/s/16MdT9rf94u6CaBv2e2jzkA
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内容概要:
- 神经网络基础: 介绍神经网络的基本概念,包括感知器、权重、激活函数等。
- Python实现: 使用Python语言实现神经网络,包括如何构建简单的前馈神经网络。
- 反向传播算法: 解释神经网络中的反向传播算法,用于训练网络。
- 图像处理: 探讨如何应用神经网络进行图像处理和模式识别。
- 深度学习: 引入深度学习的概念,包括深度神经网络和卷积神经网络(CNN)。
- 实际案例: 通过实际案例和项目,帮助读者将理论知识应用到实际问题中。
适用读者:
- 适合初学者,尤其是对神经网络和深度学习感兴趣的人。
- 不要求读者具有过多数学或机器学习的背景。