【目录】
前言
关于本书
关于下载Excel示例文件
第1章 初步了解深度学r/> 01.卷积神经网络结构概要
02.Al与深度学r/>第2章 Excel的要用
01.七个Excel函数
02.Excel引用形式
03.Excel规划求解的使用方法
04.回归分析与优化问题
第3章 神经元模型
01.神经细胞能
02.神经细能的公式形式
03.人工神经元与个化函数
04.从阶跃函数到Sigmoid函数
第4章 神经网络结构
01.如何读取神经网络结构
02.神经网络如何识别手写文字
03.使用训练数据计算神经网络的输出值
04.正确答案与输出值之间的误差
05.神经网络的目标函数
06.优化神经网络
07.解释优化参数
08.测试神经网络
09.神经网络在现实手写文字中的应用
第5章 卷积神经网络结构
01.如何读取卷积神经网络结构
02.卷积神经网络如何识别手写文字
03.卷积神经网络的输入层
04.为卷积神经网络设置特异卷积层
05.卷积神经网络的池化层
06.卷积神经网络的输出层
07.正确答案与输出值之间的误差
08.卷积神经网络的目标函数
09.卷积神经网络的优化
10.解释优化参数
11.测试卷积神经网络
12.负值参数
13.更改隐藏层激活函数
附录
A 训练数据(1)
B 训练数据(2)
C 规划求解的安装说明
D 用公式表示结构的相似度
索引
关于本书
关于下载Excel示例文件
第1章 初步了解深度学r/> 01.卷积神经网络结构概要
02.Al与深度学r/>第2章 Excel的要用
01.七个Excel函数
02.Excel引用形式
03.Excel规划求解的使用方法
04.回归分析与优化问题
第3章 神经元模型
01.神经细胞能
02.神经细能的公式形式
03.人工神经元与个化函数
04.从阶跃函数到Sigmoid函数
第4章 神经网络结构
01.如何读取神经网络结构
02.神经网络如何识别手写文字
03.使用训练数据计算神经网络的输出值
04.正确答案与输出值之间的误差
05.神经网络的目标函数
06.优化神经网络
07.解释优化参数
08.测试神经网络
09.神经网络在现实手写文字中的应用
第5章 卷积神经网络结构
01.如何读取卷积神经网络结构
02.卷积神经网络如何识别手写文字
03.卷积神经网络的输入层
04.为卷积神经网络设置特异卷积层
05.卷积神经网络的池化层
06.卷积神经网络的输出层
07.正确答案与输出值之间的误差
08.卷积神经网络的目标函数
09.卷积神经网络的优化
10.解释优化参数
11.测试卷积神经网络
12.负值参数
13.更改隐藏层激活函数
附录
A 训练数据(1)
B 训练数据(2)
C 规划求解的安装说明
D 用公式表示结构的相似度
索引
