卷积神经网络的Python实现

卷积神经网络是深度学习最重要的模型之一。本书是卷积神经网络领域的入门读物，假定读者不具备任何机器学习知识。书中尽可能少地使用数学知识，从机器学习的概念讲起，以卷积神经网络的最新发展结束。本书首先简单介绍了机器学习的基本概念，详细讲解了线性模型、神经网络和卷积神经网络模型，然后介绍了基于梯度下降法的优化方法和梯度反向传播算法，接着介绍了训练网络前的准备工作、神经网络实战、卷积神经网络的应用及其发展。针对每个关键知识点，书中给出了基于NumPy 的代码实现，以及完整的神经网络和卷积神经网络代码实现，方便读者训练网络和查阅代码。本书既可以作为卷积神经网络的教材，也可以供对卷积神经网络感兴趣的工程技术人员和科研人员参考。

这是一本深入浅出地介绍卷积神经网络原理与实战的书籍。书中以机器学习的基本概念为起点，详细讲解了线性模型、神经网络和卷积神经网络模型，并介绍了基于梯度下降法的优化方法和梯度反向传播算法。书中还提供了大量的代码实现，方便读者训练网络和查阅代码。 书中首先介绍了机器学习与人类学习的比较，指出机器学习在某些任务上已经超越了人类水平，但在一些自然感知任务上，人类仍然具有优势。接着，书中详细讲解了线性模型与线性分类器，以及激活函数的种类及作用，这些是神经网络中非常重要的概念。 在介绍卷积神经网络与常规神经网络的差异时，书中指出卷积神经网络通过多个卷积层和池化层对输入图像进行特征提取，将原始的低层表示变换为与类别密切相关的高层表示。此外，书中还介绍了训练前准备，包括选择合适的模型、准备训练数据、设置模型参数和选择优化算法等。 在介绍数据预处理方法与应用时，书中详细讲解了如何对图像进行规范化处理，以及如何计算一些统计数据，如均值、方差和协方差矩阵等。在介绍参数优化方法与过程时，书中详细介绍了如何使用梯度下降法来优化模型参数，以及如何通过多次随机初始化参数来调整网络规模。 书中还详细介绍了全局平