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全新正版Python神经网络入门与实战9787301620大学出版社
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章 神经网络概述 11.1 神经网络简介 21.1.1 神经网络的定义 21.1.2 神经网络可解决的问题 31.2 神经网络的灵感来源 31.2.1 对人类认知过程的传统认知 31.2.2 对人类认知过程的现代认知 41.. 神经元连接的灵感 41.3 为什么要学经网络 41.3.1 神经网络的发展 41.3.2 学经网络有什么用 51.4 怎样学经网络 61.4.1 选择一门编程语言 61.4.2 对算法的理解 81.4.3 写博客 81.5 小结 9第2章 神经网络基础知识 102.1 感知器模型 112.1.1 神经元细胞的本质 112.1.2 感知器模型的构建 112.2 训练感知器 132.2.1 计算误差 132.2.2 误差反向传播 132.. 训练示例 14. 激活函数 15..1 激活函数的定义 16..2 Sigmoid函数 16.. Tanh函数 17..4 ReLU函数 182.4 损失函数 202.4.1 损失函数的定义及作用 202.4.2 值损失函数 202.4.3 均方差损失函数 212.4.4 交叉熵损失函数 2.5 单层神经网络 2.5.1 单层神经网络的结构 2.5.2 单层神经网络的参数 252.5.3 单层神经网络的前向传播过程 252.6 训练单层神经网络 262.6.1 梯度下降算法 262.6.2 反向传播算法 292.6.3 理解反向传播 312.7 多层神经网络 322.7.1 多层神经网络的结构 332.7.2 参数向量化 332.8 卷积神经网络 362.8.1 卷积神经网络简介 362.8.2 卷积核 372.8.3 卷积操作 382.8.4 池化操作 412.8.5 卷积层 422.8.6 池化层 432.8.7 全连接层 442.9 小结 44第3章 实战前的预备知识 463.1 计算机程序 473.1.1 计算机程序简介 473.1.2 计算机程序的执行过程 483.1.3 计算机程序的开发流程 493.1.4 计算机程序的特点 503.2 加速训练 513.2.1 CPU与GPU 513.2.2 归一化 523.. 学习算法 533.2.4 Mini-Batch 543.3 构建样本集 553.3.1 Tensor类型 553.3.2 训练集 563.3.3 测试集 573.3.4 交叉验集 583.4 小结 59第4章 Python入门与实战 604.1 Python简介 614.1.1 什么是Python 614.1.2 Python的特点 614.1.3 为什么要用Python搭建神经网络 624.2 搭建Python环境 634.2.1 安装Python 3.7(Anaconda) 634.2.2 安装CUDA 10.0 664.. 安装PyCharm 684.2.4 PyCharm新建项目 704.2.5 PyCharm的一些基本设置 714.2.6 PyCharm运行程序 734.3 Python基础 744.3.1 输入语句与输出语句 744.3.2 变量的作用与定义 764.3.3 变量的命名规则和习惯 784.3.4 运算符 794.3.5 数据类型 814.3.6 if语句 824.3.7 循环语句 834.3.8 函数 854.3.9 类 854.3.10 列表和元组 874.3.11 引入模块 874.3.12 注释 884.4 编写个感知器程序 884.4.1 需求分析 884.4.2 主程序 894.4.3 感知器前向传播程序 904.4.4 误差计算程序 914.4.5 运行结果 914.5 小结 92第5章 深度学习框架PyTorch入门与实战 935.1 PyTorch简介 945.1.1 什么是PyTorch 945.1.2 PyTorch的特点 945.1.3 为什么要选择PyTorch搭建神经网络 955.2 安装PyTorch框架 955.2.1 conda命令 965.2.2 选择PyTorch版本进行安装 975.3 PyTorch基础 995.3.1 构建输入/输出 995.3.2 构建网络结构 1005.3.3 定义优化器与损失函数 1025.3.4 保存和加载网络 1035.4 小实战:用PyTorch搭建一个神经网络以学习异或运算 1045.4.1 需求分析 1045.4.2 训练程序 1055.4.3 测试程序 1075.5 小结 109第6章 Python搭建神经网络进阶 1106.1 NumPy简介 1116.1.1 NumPy的基本功能 1116.1.2 NumPy的数据类型 1116.2 NumPy的使用 1126.2.1 安装NumPy 1126.2.2 创建数组 1126.. 存储和读取数组 1146.2.4 索引和切片 1156.2.5 重塑数组 1166.2.6 数组的运算 1176.3 OpenCV简介 1196.3.1 OpenCV概述 1196.3.2 OpenCV的基本功能 1206.4 OpenCV的使用 1206.4.1 安装OpenCV 1216.4.2 图像读取与显示 1216.4.3 图像缩放 1226.4.4 色彩空间转换 16.4.5 直方图均衡化 1256.4.6 图像保存 1266.5 文件夹中文件的遍历 1276.5.1 OS模块简介 1286.5.2 path模块 1286.5.3 删除文件 1296.5.4 创建文件夹 1296.5.5 文件遍历 1306.6 构建和读取数据集 1326.6.1 构建数据集 1326.6.2 读取数据集 1356.7 PyTorch中卷积神经网络有关的接口 1366.7.1 卷积层接口 1366.7.2 反卷积层接口 1376.8 小结 137第7章 实战1:回归问题和分类问题 1397.1 Python中绘图方法简介 1407.1.1 Matplotlib简介 1407.1.2 安装Matplotlib 1407.1.3 散点图绘制 1417.1.4 绘图显示的小设置 1447.1.5 曲线绘制 1457.1.6 设置坐标轴 1467.1.7 动态绘图 1487.2 回归问题 1497.3 用Python搭建一个解决回归问题的神经网络 1517.3.1 准备工作 1517.3.2 构建网络 1527.3.3 训练网络 1537.3.4 完整程序 1547.4 分类问题 1557.5 用Python搭建一个解决分类问题的神经网络 1567.5.1 准备工作 1567.5.2 构建网络 1597.5.3 训练网络 1607.5.4 可视化 1617.5.5 完整程序 1627.6 小结 164第8章 实战2:猫狗识别问题 1658.1 实战目标 1668.1.1 目标分析 1668.1.2 样本集 1678.2 实现思路 1678.2.1 构建样本集 1688.2.2 测试样本集 1698.. 构建网络 1708.2.4 训练网络 1718.2.5 测试网络 1728.3 完整程序及运行结果 1728.3.1 构建样本集程序 1728.3.2 测试样本集程序 1748.3.3 构建网络程序 1758.3.4 训练网络程序 1778.3.5 可视化训练过程 1798.3.6 测试网络程序 1808.3.7 模拟实际运用 1818.4 对结果的思考 1828.4.1 训练集和测试集准确率的对比 1828.4.2 准确率低的原因 1838.4.3 训练过程的启示 1848.5 小结 184第9章 一些经典的网络 1859.1 LeNet-5网络模型 1869.1.1 LeNet-5网络简介 1869.1.2 LeNet-5网络结构 1869.1.3 三维卷积 1889.1.4 多维卷积 1909.1.5 LeNet-5代码实现 1919.2 AlexNet网络模型 1929.2.1 AlexNet网络简介 1939.2.2 AlexNet网络结构 1939.. Same卷积 1949.2.4 Softmax分类器 1969.2.5 AlexNet代码实现 1979.3 VGG16网络模型 1989.3.1 VGG16网络简介 1989.3.2 VGG16网络结构 1989.4 小结 2000章 实战3:验码识别问题 2011章 优化网络 220
王凯,西安科技大学人工智能学院计算机专业,曾参加过全国大学生验码识别大赛并获得三等奖,长期从事神经网络的研究,具有丰富的开发实践经验。
精通神经网络就这三步:1.零基础入门神经网络——2.进阶掌握神经网络——3.实战搭建属于自己的神经网络
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