神经网络设计与实现

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内容简介

神经网络在深度学习和人工智能中发挥着非常重要的作用，其应用领域非常广泛，涵盖从医疗诊断、财务预测到机器诊断等多个领域。 本书旨在指导你以实用的方式学习神经网络。书中将简要介绍感知器网络，从而帮助你入门。然后，你将获得有关机器学习的见解，并了解人工智能的未来。接下来，你将研究如何使用嵌入来处理文本数据，并学习长短期记忆网络在解决常见自然语言处理问题中的作用。 本书还将演示如何实现高级概念，包括迁移学习、生成对抗网络、自编码器和强化学习，以及有关神经网络领域新进展的更多内容。 在完成本书的学习后，你将掌握构建、训练和优化自己的神经网络模型所需的技能，该模型能够提供可预测的解决方案。 通过阅读本书，你将： ·了解如何使用反向传播训练网络。 ·了解迁移学习的概念，以使用Keras和VGG网络解决任务。 ·探索如何加载和转换图像以用于神经网络。 ·掌握LSTM和NLP等高级、复杂的深度学习概念，以掌握最新知识。 ·研究如何将神经网络应用于多个领域。 ·探索创新算法，例如生成对抗网络和深度强化学习。 ·解决神经网络开发面临的共同挑战。