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深度学习入门书籍中文版

该书的作者是来自 Y Combinator Research 的研究员 Michael Nielsen，他也是一位量子物理学家、科学作家、计算机编程研究人员。他的个人主页是：Neural networks and Deep learningneuralnetworksandDeeplearning.com书籍介绍这是我个人以为目前最好的神经网络与机器学习入门资料之一。内容非常浅显易懂，很多数学密集的区域作者都有提示。全书贯穿的是 MNIST 手写数字的识别问题，每个模型和改进都有详细注释的代码。非常适合用来入门神经网络和深度学习！全书共分为六章，目录如下：第一章：使用神经网络识别手写数字第二章：反向传播算法如何工作第三章：改进神经网络的学习方法第四章：神经网络可以计算任何函数的可视化证明第五章：深度神经网络为何很难训练第六章：深度学习《Neural Network and Deep Learning》这本书的目的是帮助读者掌握神经网络的核心概念，包括现代技术的深度学习。在完成这本书的学习之后，你将使用神经网络和深度学习来解决复杂模式识别问题。你将为使用神经网络和深度学习打下基础，来攻坚你自己设计中碰到的问题。本书一个坚定的信念，是让读者更好地去深刻理解神经网络和深度学习，如果你很好理解了核心理念，你就可以很快地理解其他新的推论。这就意味着这本书的重点不是作为一个如何使用一些特定神经网络库的教程。仅仅学会如何使用库，虽然这也许能很快解决你的问题，但是，如果你想理解神经网络中究竟发生了什么，如果你想要了解今后几年都不会过时的原理，那么只是学习些热?的程序库是不够的。你需要领悟让神经网络工作的原理。

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上传时间： 2022-07-24

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无线超温报警检测电路图（PDF版）

本电路只用一块门电路CC4011,用普通的热敏电阻作测温元件,具有声,光报警的功能. 左侧两个门组成2HZ左右的可控振荡顺,右侧两个门组成的可控振荡器.当温度正常时,热敏电阻RT与电阻R的分压低于与非门的阀值电压,两组振荡器均不工作.此时绿色发光二极管发光,扬声器无声.一旦超温,RT阻值足够小,第一级与非门打开,振荡器工作,红绿两个发光二极管交替工作,扬声器发出继续音响. 由于功放级放大的本电路只用一块门电路CC4011,用普通的热敏电阻作测温元件,具有声,光报警的功能. 左侧两个门组成2HZ左右的可控振荡顺,右侧两个门组成的可控振荡器.当温度正常时,热敏电阻RT与电阻R的分压低于与非门的阀值电压,两组振荡器均不工作.此时绿色发光二极管发光,扬声器无声.一旦超温,RT阻值足够小,第一级与非门打开,振荡器工作,红绿两个发光二极管交替工作,扬声器发出继续音响. 由于功放级放大的是脉冲信号,所以对失真的要求不高.为了节省晶体管,没有采用复合的方法

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100+篇深度学习英文论文资料合集

2.5 Neural Turing Machine - 2.1 Model - .DS_Store 10KB 2.4 RNN Sequence-to-Sequence Model - 2.8 One Shot Deep Learning - 2.7 Deep Transfer Learning Lifelong Learning especially for RL - 2.2 Optimization - 1.4 Speech Recognition Evolution - 1.2 Deep Belief Network(DBN)(Milestone of Deep Learning Eve) - 1.3 ImageNet Evolution（Deep Learning broke out from here） - 2.3 Unsupervised Learning Deep Generative Model - 2.6 Deep Reinforcement Learning

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上传时间： 2013-05-15

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