《自己动手写神经网络》 葛一鸣 pdf [129.75 MB]

《自己动手写神经网络》是一本由葛一鸣撰写的书籍，旨在帮助读者深入理解神经网络的基本原理和实现过程。该书通过简单易懂的语言和详细的实例，逐步引导读者从基础知识到实际应用，适合对机器学习和深度学习感兴趣的初学者。

书中首先介绍了神经网络的基本概念，包括人工神经元的结构、激活函数的类型以及神经网络的训练过程。作者用图示和例子帮助读者理解这些抽象的概念，使其在实际编程中能够更好地应用。

接着，书中详细讲解了神经网络的常见架构，如前馈神经网络、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。每种网络架构都有相应的理论背景和应用场景，作者通过实例展示如何在这些架构中实现具体的任务。

此外，书中还涉及了训练神经网络时常用的技巧，如正则化、优化算法和超参数调整等。这些内容帮助读者掌握如何提高模型的性能，避免过拟合等问题。

最后，本书还提供了多个实战项目，涵盖图像识别、自然语言处理等热门领域。通过这些项目，读者可以将所学知识应用于实际问题，增强自己的编程能力和实践经验。

总之，《自己动手写神经网络》不仅适合初学者入门，也为有一定基础的读者提供了深入了解神经网络的机会。通过本书，读者可以在动手实践中获得宝贵的经验，提升自己的技术水平。