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深度学习》PDF超清中文完整版,深度学习圣经,花书
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原作者将书在网上公开了的,志愿者翻译成中文。下面的GitHub主页。 https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese/releases Github<em>下载</em>东西太慢了,这里分享我<em>下载</em>后上传的链接(文件大小30M左右)。提取码: rctg 。 个人评价:本人买了本纸质书,定价十分感人:169RMB。阅读本书需要极有耐心,并且需要大学的线性代数...
深度学习(花书)中英文版
Ian等人所著的《Deep Learning》(花书)的中英文版,高清、文字可拷,欢迎<em>下载</em>。
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<em>深度学习</em> 花书 这本书对各类读者都有一定用处,但我们主要是为两类受众对象而写的。其中 一类受众对象是学习机器学习的大学生(本科或研究生),包括那些已经开始职业 生涯的<em>深度学习</em>和人工智能研究者。另一类受
深度学习 又名“花书” 高频pdf书签
《<em>深度学习</em>》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写,是<em>深度学习</em>领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分:第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念,它们是<em>深度学习</em>的预备知识;第2部分系统深入地讲解现今已成熟的<em>深度学习</em>方法和技术;第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法,它们被公认为是<em>深度学习</em>未来的研究重点。 《<em>深度学习</em>》适合各类读者阅读,包括相关专业的大学生或研究生,以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充<em>深度学习</em>知识,以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。
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本书囊括了数学及相关概念的背景知识,包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。同时,它还介绍了工业界中实践者用到的<em>深度学习</em>技术,包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等,并且调研了诸如自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学以及视频游戏方面的应用。最后本书还提供了一些研究方向,涵盖的理论主题包括线性因子模型、自编码器、表示学习、结构化概率模型、蒙特卡罗方法、配分函数、近似推断以及深度生成模型。
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这本书对各类读者都有一定用处,但我们主要是为两类受众对象而写的。其中 一类受众对象是学习机器学习的大学生(本科或研究生),包括那些已经开始职业 生涯的<em>深度学习</em>和人工智能研究者。另一类受众对象是没有机器学习或统计背景但 希望能快速地掌握这方面知识并在他们的产品或平台中使用<em>深度学习</em>的软件工程师。 <em>深度学习</em>在许多软件领域都已被证明是有用的,包括计算机视觉、语音和音频处理、 自然语言处理、机器人技术、生物信息学和化学、电子游戏、搜索引擎、网络广告和 金融。 为了最好地服务各类读者,我们将本书组织为三个部分。第一部分介绍基本的 数学工具和机器学习的概念。第二部分介绍最成熟的<em>深度学习</em>算法,这些技术基本 上已经得到解决。第三部分讨论某些具有展望性的想法,它们被广泛地认为是深度 学习未来的研究重点。 读者可以随意跳过不感兴趣或与自己背景不相关的部分。熟悉线性代数、概率 和基本机器学习概念的读者可以跳过第一部分,例如,当读者只是想实现一个能工 作的系统则不需要阅读超出第二部分的内容。为了帮助读者选择章节,图1.6 展示了 这本书的高层组织结构的流程图。 我们假设所有读者都具备计算机科学背景。也假设读者熟悉编程,并且对计算 的性能问题、复杂性理论、入门级微积分和一些图论术语有基本的了解。
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深度学习 花书(AI圣经) mobi 电子版
《<em>深度学习</em>》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写,是<em>深度学习</em>领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分:第1部分介绍基本
Deep Learning 中文版已经有了,在GitHub上开源
       最近在看Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville 写的Deep Learning ,但是发现读起来比较慢,就着了一下有没有中文版,结果发现在GitHub上就有开源的<em>pdf</em><em>下载</em>。       网址为:https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese...
深度学习(花书)(英文原版)
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深度学习--花书
这一本机器学习的资料,是由卡耐基梅隆大学出版,机械工业国内再版的书籍。里面详细介绍了机器学习的基础理论算法,对于想从事人工智能的人来说非常值得一看。
深度学习.mobi 花书
《<em>深度学习</em>》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写,是<em>深度学习</em>领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分:第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念,它们是<em>深度学习</em>的预备知识;第2部分系统深入地讲解现今已成熟的<em>深度学习</em>方法和技术;第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法,它们被公认为是<em>深度学习</em>未来的研究重点。 《<em>深度学习</em>》适合各类读者阅读,包括相关专业的大学生或研究生,以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充<em>深度学习</em>知识,以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。
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<em>深度学习</em>的“权威教材”
深度学习---花书总结
本文总结均是在花书(Deep Learning)的中文版页码标记。1.列举常见的一些范数及其应用场景,如L0,L1,L2,L∞,Frobenius范数答:p24 ;还有p139regularization的应用2.简单介绍一下贝叶斯概率与频率派概率,以及在统计中对于真实参数的假设。答:p303.概率密度的万能近似器答:p43:3.10上面那一段4.简单介绍一下sigmoid,relu,softpl...
深度学习--花书 第2章
第2章介绍的是线性代数,记录一些课本里对一些知识点没有掌握的新视角和忘记的知识。 1. 张量: A tensor is something that transforms like a tensor! 一个量, 在不同的参考系下按照某种特定的法则进行变换, 就是张量。 2. 两矩阵相加为对应元素相加。 3. Hadamard乘积(元素对应乘积):两个矩阵中对应元素的乘积。 4. 生成子空间
比“花书”更合适入门者的“鱼书”
大家好,我是禅师的助理兼人工智能排版住手助手条子。天天给禅师做底层工作。今天条子为大家送上一本日本<em>深度学习</em>入门经典畅销书。原版上市不足2年,印刷已达10万册。长期位列日亚...
深度学习》中文版 花书
<em>深度学习</em>中文版
深度学习(中文版》(花书)
<em>深度学习</em>中文版学习资料,全书分为三个部分,第一部分为应用数学和机器学习基础,第二部分为深度网络:现代实践,第三部分为<em>深度学习</em>研究
深度学习 花书英文版
Introduction Inventors have long dreamed of creating machines that think. This desire dates back to at least the time of ancient Greece. The mythical figures Pygmalion, Daedalus, and Hephaestus may all be interpreted as legendary inventors, and Galatea, Talos, and Pandora may all be regarded as artificial life (Ovid and Martin, 2004; Sparkes, 1996; Tandy, 1997).
深度学习》“花书”中文版
由艺术家Daniel Ambrosi提供的中央公园杜鹃花步道梦幻景观(danielambrosi.com)。在Ambrosi的亿级像素全景图上,应用Joseph Smarr(Google)和Chirs Lamb(NVIDIA)修改后的Google DeepDream开源程序,创造了Daniel Ambrosi的“幻景”。由此“花书”产生。
用conda创建的虚拟环境所在位置
放在了anaconda下面了,比如我的电脑就放在了/Users/username/anaconda3下了
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<em>深度学习</em>-花书<em>pdf</em> 这本书对各类读者都有一定用处,但我们主要是为两类受众对象而写的。其中 一类受众对象是学习机器学习的大学生(本科或研究生),包括那些已经开始职业 生涯的<em>深度学习</em>和人工智能研究者。另
深度学习(花书)PDF 中+英版
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深度学习-“花书”【中文版】完整高清 非扫描 可复制 可搜索 书签
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花书《Deep Learning》笔记
数学符号 第一章 引言 许多人工智能任务都可以通过以下方式解决:先提取一个合适的特征集,然后将这些特征提供给简单的机器学习算法。例如,对于通过声音鉴别说话者的任务来说,一个有用的特征是对其声道大小的估计。这个特征为判断说话者是男性、女性还是儿童提供了有力线索。 然而,对于许多任务来说,我们很难知道应该提取哪些特征。例如,假设我们想编写一个程序来检测照片中的车。我们...
深度学习(花书)第一版
大名鼎鼎的花书,由Ian Goodfellow / Yoshua Bengio所著,是<em>深度学习</em>领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分:第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念,它们是<em>深度学习</em>的预备知识;第2部分系统深入地讲解现今已成熟的<em>深度学习</em>方法和技术;第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法,它们被公认为是<em>深度学习</em>未来的研究重点
深度学习 花书
《<em>深度学习</em>》由全球知名的三位专家IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville撰写,是<em>深度学习</em>领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分:第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念,它们是<em>深度学习</em>的预备知识;第2部分系统深入地讲解现今已成熟的<em>深度学习</em>方法和技术;第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法,它们被公认为是<em>深度学习</em>未来的研究重点。   《<em>深度学习</em>》适合各类读者阅读,包括相关专业的大学生或研究生,以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充<em>深度学习</em>知识,以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。
深度学习(花书)代码和笔记
<em>深度学习</em>(花书)代码和笔记:一份<em>深度学习</em>的笔记(英文),以及相关的代码
深度学习花书 中文版 高清
<em>深度学习</em>花书 中文版 高清版,适合对<em>深度学习</em>,机器学习感兴趣的朋友
深度学习(花书),文字版,高清,带封面
以2017年9月4日开源版的<em>深度学习</em>(花书)制作的带封面版,文字清晰可拷,带<em>书签</em>。正文部分因排版和目录中的页码不一致,但不影响阅读。欢迎<em>下载</em>。
深度学习花书学习笔记 第七章 深度学习中的正则化
正则化:减少测试误差的策略统称,可能会增加训练误差。 参数范数惩罚 在目标函数后面添加一项参数惩罚项,参数越多越复杂,则惩罚越大。 根据对参数的惩罚方式不一样,分为以下几种: 正则化: ,也被称为岭(Ridge)回归。 书上是上述公式,但是不知道右下角那个2什么意思,好像有问题呀。但实际意义就是权值向量各元素平方和再求平方根。用于防止过拟合。 主要用于权重衰减。原理即通过添加正则项,...
【转载】关于深度学习(花书)---CNN--深度学习的基本理论与方法资料
CNN近期进展与实用技巧CNNTutorial_Valse2016 链接:https://pan.baidu.com/s/1xDH8o6vZBp1RAicnA6IEFQ 密码:tf9f <em>深度学习</em>基础教程 链接:https://pan.baidu.com/s/1OI3E9e8LsSHQzyR3DwcvtA 密码:jrxt <em>深度学习</em>(花书) 链接: https://pan.baidu.com...
深度学习(花书)笔记1
第一章 引言 1. 20世纪 40到60年代 控制论 cybernetics 2. 20世纪 80到90年代 联结主义 connectionism 3. 2006年 <em>深度学习</em>
深度学习中文-花书-无水印版
<em>深度学习</em>中文版本, 共计712页
深度学习花书配套代码
<em>深度学习</em>花书配套资源,各种算法配套代码 the resource of deep learning
深度学习 花书 中文电子版
《<em>深度学习</em>》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写,是<em>深度学习</em>领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分:第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念,它们是<em>深度学习</em>的预备知识;第2部分系统深入地讲解现今已成熟的<em>深度学习</em>方法和技术;第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法,它们被公认为是<em>深度学习</em>未来的研究重点
深度学习花书第二章 线性代数
线性代数2.1 标量,向量,矩阵,张量2.2 矩阵和向量相乘2.3 单位矩阵和逆矩阵2.4 线性相关和生成子空间2.5 范数特殊类型的矩阵和向量 2.1 标量,向量,矩阵,张量 标量(scalar):一个标量就是一个单独的数 向量(vector):一个向量是一列数。 这些数是有序排列的。 通过次序中的索引,我们可以确定每个单独的数。当需要明确表示向量中的元素时,我们会将元素排列成一个方括号...
深度学习-花书-第二章-线性代数
第二章 线性代数 2.1 标量、向量、张量 我们也使用一些不那么常规的符号。我们允许矩阵和向量相加,产生另一个矩阵: C = A + b,其中 Ci;j = Ai;j + bj。换言之,向量 b 和矩阵A 的每一行相加。这个简写方法使我们无需在加法操作前定义一个将向量 b 复制到每一行而生成的矩阵。这种隐式地复制向量 b 到很多位置的方式,被称为 广播(broadcasting) 2.2 矩阵和向...
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这是一本<em>深度学习</em>的圣经。圣经就是你就算在网上能随便下到,你也要买一本在家里供着嘛。这本书适合当工具书来查,不太适合初学者当教材。高清版
深度学习-“花书”(高清版)
这是<em>深度学习</em>的权威教科书,由该领域的主要贡献者撰写。此书内容清晰、全面并且权威。
深度学习花书学习笔记 第九章 卷积网络
卷积运算 内积和外积中的内积被通常认为时卷积,可交换性是因为他经过了翻转。但是神经网络中一般不应用翻转。而是直接使用互相关函数: 动机 三大特性:稀疏交互、参数共享、等变表示。 稀疏交互:核的大小远小于输入。相对于全连接,一个输入项只影响较少神经元,大大减少运算量。 参数共享:也叫绑定权重,每个核的权重不变,遍历整个输入。使我们只需要少量参数, 等变表示:卷积网络具有平移等变的...
深度学习花书学习笔记 第八章 深度模型中的优化
学习和纯优化有什么不同 我们期望降低的是期望泛化误差,也叫风险。但是我们平时训练时是以训练误差计算,俗称经验风险最小化。可能导致过拟合。 训练方式: 当原问题较难运算时,可以计算对等问题,使用代理损失函数。但是提前终止算法使用的是真实的损失函数一般。 当训练数据过多时,一般每次训练不使用全部样本,而是选取部分批次来训练,大大降低了训练成本,提高训练速度。 但是要注意,选取批次样本时,要先...
深度学习中文版带书签
本书是2017年最新的有关机器学习之<em>深度学习</em>的一本经典算法书籍,是中文版的,全面详细的讲解<em>深度学习</em>的思想和实现!这本书对各类读者都有一定用处的,但我们是基于两个主要目标受众而写的。其中一个目标受众是学习机器学习的大学生(本科或研究生),包括那些已经开始职业生涯的<em>深度学习</em>和人工智能研究者。另一个目标群体是没有机器学习或统计背景但要迅速在他们的产品或平台中使用<em>深度学习</em>的软件工程师。
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这本书的宗旨很简单,就是希望通过聊天和讲故事的方式,凭借高中以上水平的数学知识把大家一步一步地带入<em>深度学习</em>的领域。只要大家在阅读本书的时候保持一点点耐心,即便没有高等数学知识的朋友,通过努力也一样可以基本掌握<em>深度学习</em>的应用技巧。
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<em>下载</em>链接:神经网络与<em>深度学习</em> 带完整<em>书签</em>:
深度学习(花书)读书笔记——第五章-机器学习基础
<em>深度学习</em>是机器学习的一个特定分支。我们要想充分理解<em>深度学习</em>,必须对机器学习的基本原理有深刻的理解。5.1 学习算法机器学习算法是一种能够从数据中学习的算法。然而,我们所谓的 ‘学习’ 是什么意思呢?Mitchell (1997) 提供了一个简洁的定义:‘‘对于某类任务 T 和性能度量P ,一个计算机程序被认为可以从经验 E 中学习是指,通过经验 E 改进后,它在任务 T 上由性能度量 P 衡量的性...
深度学习和TensorFlow学习资源(书籍、文档和视频)
自己学习机器学习有一段时间了,有了一定基础,学习下<em>深度学习</em>和TensorFlow 汇总下找到的比较好看学习资源,也方便看 <em>深度学习</em> 理论篇–视频 吴恩达教授的视频 网易云课堂吴恩达deeplearning 课程学习的顺序是: 1, 神经网络和<em>深度学习</em> 2, 改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化 3, 结构化机器学习项目 4, 卷积神经网络 5, 序列模...
深度学习(花书)读书笔记——第二章-线性代数
2.1 标量、向量、矩阵和张量标量(scalar):一个标量就是一个单独的数,它不同于线性代数中研究的其他大部分对象(通常是多个数的数组)。向量(vector):一个向量是一列数。这些数是有序排列的。                                                                                矩阵(matrix):矩阵是一个二维数组...
深度学习--花书下载
这一本机器学习的资料,是由卡耐基梅隆大学出版,机械工业国内再版的书籍。里面详细介绍了机器学习的基础理论算法,对于想从事人工智能的人来说非常值得一看。 相关<em>下载</em>链接://download.csdn.ne
深度学习花书学习笔记 第十一章 实践方法论
性能度量 根据任务需求,需要有不同的性能度量方式,常规度量方式如下: _ 真 假 认为真 true positive(TP) false positive(FP) 认为假 false negative(FN) true negative(TN) 准确率: 精确率: 召回率: PR曲线: F1分数:  覆盖: IoU: R...
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就是那本经典的deep learning书,这是英文版的,解压后即为<em>pdf</em>文档
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<em>深度学习</em>由机器学习领军人物 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville联合编写,经典书籍 不多说。
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本书是为那些想要从零开始探索<em>深度学习</em>的人或想要拓展对<em>深度学习</em>的理解的人而写的。无论是在职的机器学习工程师、软件开发者还是大学生,都会在本书中找到有价值的内容。本书是对<em>深度学习</em>的实践探索,避免使用数学符号,尽量用代码片段来解释定量概念,帮你建立关于机器学习和<em>深度学习</em>核心思想的直觉。书中包含 30 多个代码示例,有详细的注释、实用的建议和简单的解释。知道这些你就可以开始用<em>深度学习</em>来解决具体问题了。全书代码示例都使用 Python <em>深度学习</em>框架 Keras,并用 TensorFlow 作为后端引擎。 Keras是最受欢迎且发展最快的<em>深度学习</em>框架之一,被广泛推荐为上手<em>深度学习</em>的最佳工具。读完本书后,你将会充分理解什么是<em>深度学习</em>、什么时候该用<em>深度学习</em>,以及它的局限性。你将学到解决机器学习问题的标准工作流程,还会知道如何解决常见问题。你将能够使用 Keras来解决从计算机视觉到自然语言处理等许多现实世界的问题,包括图像识别、时间序列预测、情感分析、图像和文字生成等 本书适合从事大数据及机器学习领域工作, 并对<em>深度学习</em>感兴趣的各类读者。 如果你是熟悉机器学习的数据科学家,你将通过本书全面掌握<em>深度学习</em>及其实践。<em>深度学习</em>是机器学习中发展最快、最重要的子领域。 ‰ 如果你是想要上手 Keras 框架的<em>深度学习</em>专家,你会发现本书是市面上最棒的 Keras 速 成教程。 ‰ 如果你是研究<em>深度学习</em>的研究生,你会发现本书是对你所受教育的实践补充,有助于你培养关于深度神经网络的直觉,还可以让你熟悉重要的最佳实践。 有技术背景的人,即使不经常编程,也会发现本书介绍的<em>深度学习</em>基本概念和高级概念非常有用。
深度学习圣经中文版pdf(带书签
<em>深度学习</em>书籍中文版 作者 lan Goodfellow等,号称人工智能<em>深度学习</em>的圣经
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第一本Docker书
DeepLearning(花书)第二章主要内容(1-6节)
花书笔记 第二章:线性代数
DeepLearning(花书)第二章主要内容(7-12节)
花书第二章后半部分
深度学习花书中英文版合集.pdf
<em>深度学习</em>花书中英文版合集 <em>pdf</em>清晰 1 Introduction 1 1.1 Who Should Read This Book? . . . . . . . . . . . . . . . . .
花书 深度学习
<em>深度学习</em>的圣经 权威的指向 花书 适用于对<em>深度学习</em> 本书英文原版的三位作者Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville是<em>深度学习</em>领域的顶级专家,他们恰好是老
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深度学习tensorflow花书学习三部曲
本资源提供经典的花书<em>深度学习</em>、白话<em>深度学习</em>与tensorflow以及tensorflow官方中文版技术文档循序渐进的指导初学者爱上<em>深度学习</em>机器tensorflow。
异步赠书:AI专栏(AI圣经!《深度学习》中文版)
最新活动:邀请10名好友关注微信公众号“异步图书”,10天,即可获得异步图书一本。 点击立即参与活动   今天小编开启了大咖重磅新书赠送活动,如果你热爱读书、热爱技术,参与到异步赠书活动中来,都有机会得到新书中的一本哦~~ 本次活动已结束,没有抢到《<em>深度学习</em>中文版》的读者,还可以到异步社区最新送书活动:&quot;异步社区两周年庆,豪送20本书&quot;猛击下方地址,共计1000多种IT图书免费任你选,人工...
机器学习入门书3本 - 花书,西瓜书,实战书
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<em>深度学习</em>中文-花书 带目录 非扫描 无水印 伊恩-古德费落等著,不多说,绝对不能错过
第一本Docker书 PDF电子书下载书签目录 sample
第一本Docker书 PDF电子书<em>下载</em> 带<em>书签</em>目录 sample,这是书的前半部分样张,仅供大家预览,如有需要,请购买正版。
花书学习笔记(目录)
文章目录线性代数eg:主成分分析概率与信息论 线性代数 标量、向量、矩阵和张量 矩阵和向量相乘 单位矩阵和逆矩阵 线性相关和生成子空间 范数 特殊类型的矩阵和向量 特征分解 奇异值分解 Moore-Penrose 伪逆 迹运算 行列式 eg:主成分分析 概率与信息论 [] 草稿区 markdown 中接矩的写法 https://blog.csdn.net/qq_382...
花书+吴恩达深度学习(四)多分类 softmax
目录 0. 前言 1. 二分类 sigmoid 2. 多分类 softmax 3. 多分类 softmax 梯度下降推导 如果这篇文章对你有一点小小的帮助,请给个关注,点个赞喔~我会非常开心的~ 花书+吴恩达<em>深度学习</em>(一)前馈神经网络(多层感知机 MLP) 花书+吴恩达<em>深度学习</em>(二)非线性激活函数(ReLU, maxout, sigmoid, tanh) 花书+吴恩达<em>深度学习</em>(三...
梯度下降&损失函数&成本函数
损失函数(loss function):是衡量电仪训练样例的效果 损失函数可以衡量算法的效果 每一个训练样集都会输出y^(i),把它与基本真值标签y^(i)进行比较 成本函数(cost function):用于衡量参数w和b的效果,在全部训练集上来衡量 成本函数J是参数w和b的函数,它被定义为平均值,即1/m的 损失函数之和 成本函数衡量了参数w和b在训练集上的效果,要习得合适的参数w和...
学习“花书“《深度学习》中文PDF和英文PDF
个人觉得github上的中文版翻译的不错,有700多页,<em>深度学习</em>入门经典书籍,前几章的数学基础介绍的相当不错。 第一部分基本就是统计学习最基础的线性代数,概率论等,第4章值得一读,讲了些数值分析里常涉及的几个概念(Poor Conditioning, Optimization method)。第5章介绍了Machine Learning各个算法。严格的数学推导较少。 第二部分第7章讲的正则化(Re...
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《第一本Docker书》PDF电子书<em>下载</em> 带<em>书签</em>目录 完整版
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第一本Docker书+PDF电子书<em>下载</em>+带<em>书签</em>目录+完整版,这本书肥肠适合搞入门与提高。
系统拥塞,是由系统话务量和无线资源分配不均衡引起的下载
系统拥塞,是由系统话务量和无线资源分配不均衡引起的。小区拥塞有三种情况: (1) SDCCH和TCH都出现拥塞。 (2) SDCCH无拥塞,而TCH出现拥塞。 (3)SDCCH拥塞高,而TCH拥塞低或无拥塞。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/yangtao656/3562204?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/yangtao656/3562204?utm_source=bbsseo[/url]
分区助手_4.0下载
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微机实验题下载
微机实验报告(含有思考题),微机实验2,源代码,填写代码,都有 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/wlazx/4940450?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/wlazx/4940450?utm_source=bbsseo[/url]
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