TensorFlow神经网络编程

(副标题)：无 ;

(作者): Manpreet Singh Ghotra, Rajdeep Dua ;

内容简介：

​ 4.1　卷积神经网络概述和直观理解
CNN由多层卷积层、池化层和最后的全连接层组成。这种网络结构比我们在第2章中讨论的纯前馈网络有效率的多。
如图4-1所示，图片通过卷积层→最大池化层→卷积层→最大池化层→全连接层。这就是卷积神经网络的结构。

图4-1　卷积神经网络结构图示

目录预览：

​ TensorFlow神经网络编程
第1章 神经网络的数学原理
1.1 理解线性代数
1.1.1 环境设置
1.1.2 线性代数的数据结构
1.1.3 线性代数运算
1.1.4 求解线性方程
1.1.5 奇异值分解
1.1.6 特征值分解
1.1.7 主成分分析
1.2 微积分
1.2.1 梯度
1.2.2 Hessian矩阵
1.2.3 行列式
1.3 最优化
1.4 总结
第2章 深度前馈神经网络
2.1 定义前馈神经网络
2.2 理解反向传播
2.3 在TensorFlow中实现前馈神经网络
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