《神经网络与深度学习》 吴岸城 pdf [93.03 MB]

本书的内容涵盖了神经网络的基本概念、结构以及如何进行有效的训练和优化。吴教授以通俗易懂的语言深入浅出地介绍了复杂的数学原理，使得即使是初学者也能够轻松跟上。

书中包含了以下几个主要部分：

• 基础知识：介绍了神经网络的历史背景和基本概念，包括感知器、激活函数等。
• 深度学习算法：详细讲解了各种深度学习算法的原理，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
• 训练与优化：探讨了模型训练过程中的技巧与方法，包括反向传播算法、梯度下降等。
• 应用实例：提供了多个实际案例，展示了深度学习在图像识别、自然语言处理等领域的应用。

此外，书中还讨论了深度学习的未来趋势，以及如何在不同领域中有效地应用这些技术。通过丰富的示例和插图，读者能够更好地理解复杂的概念和应用。

总之，《神经网络与深度学习》是一本内容丰富、结构清晰的书籍，适合希望在这一快速发展的领域中获得深入理解的读者。无论是学术研究还是实际应用，这本书都提供了有价值的指导和参考。