神经网络与深度学习：基于TensorFlow框架和Python技术实现

Python、TensorFlow、神经网络和深度学习因人工智能的流行而成为当下IT领域的热门关键词。本书首先介绍Python及其常用库Numpy、Matplotlib和Scipy的基本使用方法；其次介绍TensorFlow的基本知识及使用方法；然后介绍神经网络的基础知识以及神经网络基本应用——感知机、线性回归与逻辑回归的理论与实现；最后介绍两种热门的深度神经网络——卷积神经网络和循环神经网络的理论与实现。本书内容由浅入深，循序渐进，实践性强，包含丰富的仿真实例。

这是一本深度探讨神经网络与深度学习，并详细讲解TensorFlow框架和Python技术实现的书籍。全书内容由浅入深，涵盖了神经网络的基础知识，如神经网络概述、神经元模型、激活函数、损失函数、梯度下降算法、BP算法等，同时也详细介绍了神经网络的基本应用，如感知机、线性回归与逻辑回归的理论与实现。此外，本书还深入讲解了两种热门的深度神经网络——卷积神经网络和循环神经网络的理论与实现。 书中首先介绍了Python深度学习语言与框架，包括Python语言的特点和TensorFlow框架的应用。TensorFlow框架以其灵活性、可移植性、多语言支持和高效性，成为了目前最流行的深度学习框架之一，并在机器学习和深度神经网络领域发挥着重要的作用。 接着，书中详细介绍了TensorFlow的安装，包括CPU版本和GPU版本的安装过程。安装TensorFlow的过程非常简单，只需要按照书中的步骤操作，就可以在你的电脑上成功安装TensorFlow。 在神经网络的基础知识部分，书中详细讲解了神经网络基础概念，包括神经网络的发展历程、原理、以及它在多个领域的应用。同时，书中还详细介绍了三层BP网络梯