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参考文献
参考文献 Python / NumPy 计算图（误差反向传播法） 深度学习的在线课程（资料） 参数的更新方法 权重参数的初始值 Batch Normalization / Dropout 超参数的最优化 CNN 的可视化 具有代表性的网格 数据集 计算的高速化 MNIST 数据集识别精度排行榜及最高精度的方法 深度学习的应用 ... -
11.4 环境分析应用方法
11.4 环境分析应用方法 你所定义的环境边界决定了分析的广度、深度和预测的范围。广度指的是收集的环境数据的覆盖面。深度决定了搜索和分析的STEEP数据的详细程度。预测范围通常跨越短、中等和较长的时间段，这由相关组织特定环境决定。 为了确立环境的边界，需要检查组织的战略规划，考虑其地理跨度（它参加竞争和不参加竞争的地理位置）、产品或者服务范围（细分市场... -
3.6 手写数字识别
3.6 手写数字识别 3.6.1 MNIST 数据集 3.6.2 神经网络的推理处理 3.6.3 批处理 3.6 手写数字识别 介绍完神经网络的结构之后，现在我们来试着解决实际问题。这里我们来进行手写数字图像的分类。假设学习已经全部结束，我们使用学习到的参数，先实现神经网络的“推理处理”。这个推理处理也称为神经网络的前向传播 （forward p... -
6.2 权重的初始值
6.2 权重的初始值 6.2.1 可以将权重初始值设为 0 吗 6.2.2 隐藏层的激活值的分布 6.2.3 ReLU的权重初始值 6.2.4 基于 MNIST 数据集的权重初始值的比较 6.2 权重的初始值 在神经网络的学习中，权重的初始值特别重要。实际上，设定什么样的权重初始值，经常关系到神经网络的学习能否成功。本节将介绍权重初始值的推荐值... -
6.7 二叉树的存储结构
6.7 二叉树的存储结构 6.7.1 二叉树顺序存储结构 6.7.2 二叉链表 6.7 二叉树的存储结构 6.7.1 二叉树顺序存储结构 前面我们已经谈到了树的存储结构，并且谈到顺序存储对树这种一对多的关系结构实现起来是比较困难的。但是二叉树是一种特殊的树，由于它的特殊性，使得用顺序存储结构也可以实现。 二叉树的顺序存储结构就是用一维数组存储二... -
7.7 具有代表性的 CNN
7.7 具有代表性的 CNN 7.7.1 LeNet 7.7.2 AlexNet 7.7 具有代表性的 CNN 关于 CNN，迄今为止已经提出了各种网络结构。这里，我们介绍其中特别重要的两个网络，一个是在 1998 年首次被提出的 CNN 元祖 LeNet[20]，另一个是在深度学习受到关注的 2012 年被提出的 AlexNet[21]。 7... -
Table of Contents
Table of Contents Table of Contents 前言 编者的话 第1章 数据结构绪论 1.1 开场白 1.2 你数据结构怎么学的？ 1.3 数据结构起源 1.4 基本概念和术语 1.4.1 数据 1.4.2 数据元素 1.4.3 数据项 1.4.4 数据对象 1.4.5 数据结构... -
版权信息
版权信息 版权信息 书名：深度学习入门：基于Python的理论与实现 作者：［日］ 斋藤康毅 译者：陆宇杰 ISBN：978-7-115-48558-8 本书由北京图灵文化发展有限公司发行数字版。版权所有，侵权必究。 您购买的图灵电子书仅供您个人使用，未经授权，不得以任何方式复制和传播本书内容。 我们愿意相信读者具有这样的良知和觉悟，...