实用卷积神经网络：运用Python实现高级深度学习模型

本书从深度神经网络概述开始，通过一个图像分类的例子带你构建第一个CNN模型。你将学习一些概念，如转移学习、CNN自编码器等，这些概念将帮助你构建非常强大的模型，即使只有有限的监督学习（有标签图像）训练集。

这是一本深度神经网络和卷积神经网络(CNN) 领域的经典著作。这本书从深度神经网络概述开始，通过一个图像分类的例子带你构建第一个CNN模型。你将学习一些概念，如转移学习、CNN自编码器等，这些概念将帮助你构建非常强大的模型，即使只有有限的监督学习(有标签图像)训练集。 书中详细介绍了卷积神经网络CNN设计目的，解释了CNN是如何直接从图像中识别出视觉模式的。CNN的构建方法主要是通过将人工神经元连接在一起，形成前馈网络。每个神经元接收来自其他神经元的输入，每个输入项对神经元的影响由权重控制。整个神经网络通过理解这种范式进而执行有效的计算来识别对象。 此外，本书还详细介绍了神经网络块的创建和原理，包括神经网络的定义、应用、构建方法以及卷积操作等方面。神经网络由很多人工神经元组成，这些神经元通过权重连接在一起，形成了一个复杂的计算网络。神经网络的应用非常广泛，包括图像识别、自然语言处理等。 在书中，作者还详细讲解了MNIST数据集的内容和结构，并介绍了如何准备和格式化数据集。数据集的准备和格式化是机器学习中的一个重要环节，它涉及到如何获取、整理和转换数据，以便用于训练和测试机器学习模