解析卷积神经网络深度学习手册高清无水印完整目录

第一章 使用神经网络识别手写数字 第二章 反向传播算法如何工作的？ 第三章 改进神经网络的学习方式 第五章 深度神经网络为何很难训练 第六章 深度学习

深度学习常用的模型

理解 循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一类以序列(sequence)数据为输入,在序列的演进方向进行递归(recursion)且所有节点(循环单元)按链式连

神经网络和深度学习是一本免费的在线书。本书会教会你：神经网络，一种美妙的受生物学启发的编程范式，可以让计算机从观测数据中进行学习。深度学习，一个强有力的用于神经网络学习的众多技术的集合神经网络和深

中文版 深度学习与神经网络的入门书籍 精辟而又漂亮 非扫描版 带书签

作者：CharuC.Aggarwal是位于纽约YorktownHeights的IBMT.J.Watson研究中心的杰出研究成员。本书涵盖了深度学习的理论和算法，并详细讨论了神经网络与传统机器学习算

深度学习神经网络学习资源机器学习源码经典人工智能算法

本PPT详细阐述了卷积神经网络的理论和应用，包括神经元的构造、卷积运算的过程和原理、池化算法等。同时结合实际案例进行了深入讲解，让初学者轻松理解。

基于深度卷积神经网络的人脸识别

输出尺寸(oho_hoh​,owo_wow​)与输入尺寸(nhn_hnh​,nwn_wnw​)、核尺寸(khk_hkh​,kwk_wkw​)、padding(php_hph​,pwp_wpw​)和st