一本包含全部代码的参考书
零基础学习深度学习
基于NumPy的Python语言实现卷积神经网络
本书用极少的数学知识，深入浅出地介绍了机器学习、卷积神经网络的相关概念以及实践中特别重要的数据预处理。书中没有借助深度学习库，完全使用Python语言基于NumPy库实现了神经网络和卷积神经网络，并给出了全部代码。为了方便读者理解深度学习和更好地使用深度学习库，如TensorFlow，书中特别对误差反向传播算法和神经网络的优化方法进行了深入分析。在此基础上，本书进一步实现了经典的VGG网络和移动端MobileNetV2网络，同时介绍了GoogLeNet、ResNet和SENet。
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作为一本讲解人工神经网络原理的图书，《深入浅出人工神经网络》旨在让读者在短的时间内对这些原理知识有一个清晰明了的认识和理解。《深入浅出人工神经网络》总共分为3部分，总计9章。第1部分讲解了人工神经网络的源头—生物神经网络的基础知识，第2部分讲解了学习人工神经网络的数学知识，第3部分讲解了几种常见而典型的人工神经网络模型，比如感知器、多层感知器、径向基函数神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。《深
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（1）本书通过归纳多个典型的计算智能算法，系统且详细地介绍了计算智能的基础理论，便于读者理解和融会贯通计算智能的相关算法。
（2）本书在介绍每种算法的过程中加入了信号与通信领域的具体应用实例，便于读者深入理解和实际应用计算智能的相关算法。
（3）本书在配套的教辅资源（电子资源）中针对每种算法的具体应用实例给出了基于 MATLAB 软件的仿真程序和详细注释，便于读者理解和动手实践计算智能的相关算法。
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本书全面讲解Simulink系统仿真，涵盖基础知识及综合应用。
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实战自然语言处理及深度学习，涵盖基础知识与实际应用。
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适读人群 ：办公人员
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