神經網路與深度學習pdf

Ⅰ 《深度學習智能時代的核心驅動力量》pdf下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《深度學習智能時代的核心驅動力量》[美]特倫斯·謝諾夫斯基（TerrenceSejnowski）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：深度學習智能時代的核心驅動力量

作者名：[美]特倫斯·謝諾夫斯基（Terrence Sejnowski）

豆瓣評分：7.4

出版社：中信出版集團

出版年份：2019-2

頁數：400

內容介紹：

全球科技巨頭紛紛擁抱深度學習，自動駕駛、AI醫療、語音識別、圖像識別、智能翻譯以及震驚世界的AlphaGo，背後都是深度學習在發揮神奇的作用。深度學習是人工智慧從概念到繁榮得以實現的主流技術。經過深度學習訓練的計算機，不再被動按照指令運轉，而是像自然進化的生命那樣，開始自主地從經驗中學習。

作者介紹：

特倫斯·謝諾夫斯基 Terrence (Terry) Sejnowski

世界十大AI科學家之一，美國四大國家學院（國家科學院、國家醫學院、國家工程院、國家藝術與科學學院）在世僅3位的「四院院士」之一，全球AI專業會議NIPS基金會主席。

作為神經網路的先驅，早在1986年，特倫斯就與傑弗里·辛頓共同發明了玻爾茲曼機，把神經網路帶入到研究與應用的熱潮，將深度學習從邊緣課題變成了互聯網科技公司仰賴的核心技術，實現了人工智慧井噴式的發展。

Ⅱ 《深度學習入門基於Python的理論與實現》pdf下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《深度學習入門》（[ 日］ 齋藤康毅）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：深度學習入門

作者：[ 日］ 齋藤康毅

譯者：陸宇傑

豆瓣評分：9.4

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2018-7

頁數：285

內容簡介：本書是深度學習真正意義上的入門書，深入淺出地剖析了深度學習的原理和相關技術。書中使用Python3，盡量不依賴外部庫或工具，從基本的數學知識出發，帶領讀者從零創建一個經典的深度學習網路，使讀者在此過程中逐步理解深度學習。書中不僅介紹了深度學習和神經網路的概念、特徵等基礎知識，對誤差反向傳播法、卷積神經網路等也有深入講解，此外還介紹了深度學習相關的實用技巧，自動駕駛、圖像生成、強化學習等方面的應用，以及為什麼加深層可以提高識別精度等「為什麼」的問題。

作者簡介：

齋藤康毅

東京工業大學畢業，並完成東京大學研究生院課程。現從事計算機視覺與機器學習相關的研究和開發工作。是Introcing Python、Python in Practice、The Elements of Computing Systems、Building Machine Learning Systems with Python的日文版譯者。

譯者簡介：

陸宇傑

眾安科技NLP演算法工程師。主要研究方向為自然語言處理及其應用，對圖像識別、機器學習、深度學習等領域有密切關注。Python愛好者。

Ⅲ 《深度學習之圖像識別核心技術與案例實戰》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

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Ⅳ 深度學習與神經網路有什麼區別

找深度學習和神經網路的不同點，其實主要的就是：
原來多層神經網路做的步驟是：特徵映射到值。特徵是人工挑選。
深度學習做的步驟是 信號->特徵->值。 特徵是由網路自己選擇。

另外，深度學習作為機器學習的領域中一個新的研究方向，在被引進機器學習後，讓機器學習可以更加的接近最初的目標，也就是人工智慧。
深度學習主要就是對樣本數據的內在規律還有表示層次的學習，這些學習過程中獲得的信息對諸如文字，圖像和聲音等數據的解釋有很大的幫助。它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數據。 深度學習是一個復雜的機器學習演算法，在語音和圖像識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關技術。
深度學習在搜索技術，數據挖掘，機器學習，機器翻譯，自然語言處理，多媒體學習，語音，推薦和個性化技術，以及其他相關領域都取得了很多成果。深度學習使機器模仿視聽和思考等人類的活動，解決了很多復雜的模式識別難題，使得人工智慧相關技術取得了很大進步。
而神經網路則是可以分為兩種，一種是生物神經網路，而另一種則是人工神經網路。
生物神經網路就是生物的大腦神經元、主要是由細胞以及觸點組成的，主要的作用就是讓生物產生意識，或者是幫助生物實現思考還有行動的目的。
神經網路可以指向兩種，一個是生物神經網路，一個是人工神經網路。
人工神經網路（Artificial Neural Networks，簡寫為ANNs）也簡稱為神經網路（NNs）或稱作連接模型（Connection Model），它是一種模仿動物神經網路行為特徵，進行分布式並行信息處理的演算法數學模型。這種網路依靠系統的復雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的。
人工神經網路：是一種應用類似於大腦神經突觸聯接的結構進行信息處理的數學模型。在工程與學術界也常直接簡稱為「神經網路」或類神經網路。

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Ⅷ 《精通數據科學：從線性回歸到深度學習》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《精通數據科學：從線性回歸到深度學習》（唐亘）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：精通數據科學：從線性回歸到深度學習

作者：唐亘

豆瓣評分：7.2

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2018-5-8

頁數：432

內容簡介：

數據科學是一門內涵很廣的學科，它涉及到統計分析、機器學習以及計算機科學三方面的知識和技能。本書深入淺出、全面系統地介紹了這門學科的內容。

本書分為13章，最初的3章主要介紹數據科學想要解決的問題、常用的IT工具Python以及這門學科所涉及的數學基礎。第4-7章主要討論數據模型，主要包含三方面的內容：一是統計中最經典的線性回歸和邏輯回歸模型；二是計算機估算模型參數的隨機梯度下降法，這是模型工程實現的基礎；三是來自計量經濟學的啟示，主要涉及特徵提取的方法以及模型的穩定性。接下來的8-10章主要討論演算法模型，也就是機器學習領域比較經典的模型。這三章依次討論了監督式學習、生成式模型以及非監督式學習。目前數據科學最前沿的兩個領域分別是大數據和人工智慧。本書的第11章將介紹大數據中很重要的分布式機器學習，而本書的最後兩章將討論人工智慧領域的神經網路和深度學習。

本書通俗易懂，而且理論和實踐相結合，可作為數據科學家和數據工程師的學慣用書，也適合對數學科學有強烈興趣的初學者使用。同時也可作為高等院校計算機、數學及相關專業的師生用書和培訓學校的教材。

作者簡介：

唐亘，數據科學家，專注於機器學習和大數據，熱愛並積極參與Apache Spark、scikit-learn等開源項目。作為講師和技術顧問，為多家機構（包括惠普、華為、復旦大學等）提供百餘場技術培訓。

此前的工作和研究集中於經濟和量化金融，曾參與經濟合作與發展組織（OECD）的研究項目並發表論文，並擔任英國知名在線出版社Packt的技術審稿人。

曾獲得復旦大學的數學和計算機雙學士學位；巴黎綜合理工的金融碩士學位；法國國立統計與經濟管理學校的數據科學碩士學位。