神经网络与深度学习

本书结合日常生活中的寻常小事，生动形象地阐述了神经网络与深度学习的基本概念、原理和实践，案例丰富，深入浅出。对于正在进入人工智能时代的我们，这些内容无疑可以帮助我们更好地理解人工智能的原理，丰富我们对人类自身的认识，并启发我们对人机智能之争更深一层的思考与探索。

这是一本深入浅出地介绍了神经网络与深度学习的基本概念、原理和实践的书籍。书中通过日常生活中的寻常小事，生动形象地阐述了神经网络与深度学习的基本概念、原理和实践，案例丰富，深入浅出。 在书中，作者首先介绍了神经网络的基本定义与概念，以及生物神经网络的基本构成。通过类比买橙子和机器学习，作者解释了神经网络的基本原理，并介绍了感知机的定义和原理。感知机是一种简单的神经网络，它接收若干个输入，并通过输入函数、传输函数给出一个网络的输出。感知机可以解决一些简单的分类问题，关键参数的设定对感知机的分类结果有重要影响。 在深度学习的章节中，作者介绍了深度学习的核心算法，以及深度学习常用的方法。深度学习的核心算法包括编码和解码过程，以及训练过程。深度学习常用的方法包括模拟大脑的学习和重构，快速感知：稀疏编码，栈式自编码器，解决概率分布问题：限制波尔兹曼机，DBN，卷积神经网络，循环神经网络等。 书中还详细介绍了深度学习在图像识别和自然语言处理等领域的应用，以及深度学习如何被用于解决实际问题。例如，作者通过介绍DBN算法在花分类中的应用，展示了深度信念网络在处理复杂分类问题时的强大能力。 此外，