- 神经网络原理理解不透彻：以原理为导向细致阐释感知机、sigmoid神经元、反向传播等核心概念，帮助读者真正理解神经网络的工作机制而非死记公式。
- 缺乏动手实践项目：通过贯穿全书的MNIST手写数字识别项目，让读者在解决具体问题的过程中掌握神经网络与深度学习的核心理论。
- 反向传播算法难以掌握：用4个基本方程清晰推导反向传播算法，配合代码实现和全局视角解读，让这一难点变得可理解、可编程。
- 深度学习模型训练效果差：讲解交叉熵代价函数、正则化、权重初始化、超参数选择等改进方法，帮助读者系统提升模型性能。
- 深度网络难以训练：深入分析梯度消失与梯度爆炸问题的成因，并介绍卷积神经网络等深度学习架构来解决训练难题。
- 深度学习入门者：具备基本Python编程能力，希望系统理解神经网络与深度学习核心原理的读者。
- 机器学习研究人员：需要深入理解反向传播、卷积神经网络等底层原理以支撑研究工作的学者。
- 计算机相关专业学生：正在学习人工智能课程，需要一本原理清晰、配套代码的深度学习教材。
- 转行AI的软件工程师：有编程经验但缺乏深度学习基础，希望通过动手实践快速入门的开发者。
- 对AI感兴趣的爱好者：希望从原理层面理解深度学习技术，而非停留在调用API层面的技术爱好者。
- 按章节顺序循序渐进阅读：本书从感知机讲到卷积神经网络，知识层层递进，建议不要跳读，尤其是第2章反向传播是后续章节的基础。
- 边读边动手写代码：每章都配有Python代码实现，建议在阅读时同步运行和修改代码，加深对算法细节的理解。
- 重点攻克第2章和第6章：反向传播算法和卷积神经网络是全书最核心的两个难点，值得反复阅读和推导。
- 利用配套动态示例辅助理解：书中提供的动态示例可以直观展示神经网络的输出变化，建议结合使用以强化直觉。
- 完成MNIST项目后再拓展：建议先完整跑通MNIST手写数字识别项目，再尝试将所学应用到其他数据集上。
- 深入理解神经网络原理：掌握感知机、sigmoid神经元、前向传播与反向传播的数学原理和直观解释。
- 能够从零实现神经网络：具备用Python编写完整神经网络代码的能力，包括梯度下降、反向传播等核心算法。
- 掌握模型改进技巧：学会使用交叉熵、正则化、dropout、权重初始化等方法提升模型性能。
- 理解卷积神经网络：掌握卷积层、池化层、局部感受野、共享权重等CNN核心概念及其代码实现。
- 诊断深度网络训练问题：能够识别并解决梯度消失、梯度爆炸等深度网络训练中的常见问题。
- 建立深度学习全局视野：理解神经网络的能力边界、深度学习的发展脉络及未来方向。
📖 书籍简介
产品特色
编辑推荐
1.以原理为导向：本书细致阐释神经网络和深度学习的核心概念，而不是笼统地罗列想法，带领读者掌握神经网络的工作原理，技术兴衰起落，而原理是长久的；
2.注重实践：本书通过解决具体问题——教计算机识别手写数字——来介绍神经网络和深度学习的核心理论；
3.Michael Nielsen高分深度学习入门讲义正式版，本书基于Python语言编写，新手也可以很快入门；
4.李航、马少平、邱锡鹏等多位科学家重磅推荐；
5.配套动态示例，有助于直观理解神经网络输出，提供源代码。
内容简介
本书深入讲解神经网络和深度学习技术，侧重于阐释深度学习的核心概念。作者以技术原理为导向，辅以贯穿全书的MNIST手写数字识别项目示例，介绍神经网络架构、反向传播算法、过拟合解决方案、卷积神经网络等内容，以及如何利用这些知识改进深度学习项目。学完本书后，读者将能够通过编写Python代码来解决复杂的模式识别问题。
作者简介
【作者简介】
迈克尔.尼尔森（Michael Nielsen）
计算机科学家、量子物理学家、科普作家，Y Combinator Research的研究Fellow，曾受邀在哈佛大学、斯坦福大学、麻省理工学院、剑桥大学、牛津大学等高校以及谷歌和微软等公司做主题演讲，另著有高分作品《重塑发现》和《量子计算和量子信息》。
【译者简介】
朱小虎
University AI创始人兼首席科学家、Center for Safe AGI创始人、谷歌开发者机器学习专家、百度深度学习布道者。和团队核心成员一起创建了TASA、DL Center（深度学习知识中心全球价值网络）和AI Growth（行业智库培训）等。举办过多场国际性人工智能峰会和活动。在多个技术平台写下了近百万字的人工智能精品技术内容。曾受邀为多所国内高校制定人工智能学习规划和教授人工智能前沿课程，也曾为多家世界500强企业提供人工智能方面的战略布局建议及落地实施等方面的咨询建议。
📑 章节目录
- 使用神经网络识别手写数字
- 反向传播算法工作原理
- 改进神经网络的学习方法
- 神经网络可以计算任何函数的可视化证明
- 为何深度神经网络很难训练
- 深度学习与卷积神经网络入门
- 卷积神经网络的实际应用与代码实现
- 图像识别领域的近期进展
- 深度学习中的正则化与优化技术
- 循环神经网络与序列数据处理
- 深度学习项目实战与调参经验
- 从神经网络到深度学习的未来展望
