《深度学习入门：基于Python的理论与实现》源代码

最新推荐文章于 2025-05-02 09:30:00 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sdlypyzq/article/details/122402068
本博客提供了一个从零开始构建深度学习模型的源代码示例。通过这个项目，读者可以了解到如何不使用高级框架，仅用基础数学和编程知识实现深度学习算法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

我提供的源代码：
https://github.com/ZhangXinNan/deep_learning_from_scratch

深度学习入门：基于Python的理论与实现源代码
08-22
本资料“深度学习入门：基于Python的理论与实现源代码”旨在帮助初学者理解深度学习的基本概念，并通过实际的Python代码进行实践。 首先，要理解深度学习的核心概念，包括人工神经网络（Artificial Neural Networks...
深度学习入门：基于Python的理论与实现代码.zip
05-10
深度学习入门：基于Python的理论与实现代码 深度学习（Deep Learning，简称DL）是机器学习（Machine Learning，简称ML）领域中一个新的研究方向，其目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，识别文字、图像和声音...
【源代码】深度学习入门：基于Python的理论与实现.zip
02-26
【源代码】深度学习入门：基于Python的理论与实现.zip
《深度学习入门 基于Python的理论与实现》书中代码笔记
海到无边天作岸 山登绝顶我为峰
03-30 6512
源码笔记 第三章 sigmoid函数 # coding: utf-8 import numpy as np import matplotlib.pylab as plt def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) X = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1) Y = sigmoid(X) plt.plot(X, Y) plt.ylim(-0.1, 1.1) plt.show() 阶跃函数 # coding: utf-8
《深度学习入门：基于Python的理论与实现》高清中文版PDF+源代码
最新发布
ytt0523_com的博客
05-02 350
**这是一本旨在帮助读者深入理解深度学习原理并掌握Python编程实践的入门指南。** **本书全面介绍了深度学习的基本概念、常用模型和算法，** 并结合**Python编程语言进行实现，** 使读者能够从理论到实践，逐步掌握深度学习的核心知识和技能。 **本书首先介绍了深度学习的基本概念，包括神经网络的结构、前向传播和反向传播等基本原理，为读者打下理论基础。** **内容展示：**
【学习笔记】深度学习入门：基于Python的理论与实现-Python入门与感知机
一只快乐的小蒟蒻~
12-01 1959
【学习笔记】深度学习入门：基于Python的理论与实现-Python入门与感知机
深度学习入门——基于Python的理论与实现
u014421313的博客
12-20 2155
阶跃函数和sigmoid函数还有其他共同点，就是两者均为非线性函数。神经网络的激活函数必须使用非线性函数。换句话说，激活函数不能使 用线性函数。线性函数的问题在于，不管如何加深层数，总是存在与之等效的“无隐藏层的神经网络”。
【源代码】深度学习入门：基于Python的理论与实现
lotusPlant的博客
07-17 723
下载地址
基于Python的《深度学习入门：基于Python的理论与实现》教程设计源码
11-15
值得注意的是，教程还提供了一个《深度学习入门：基于Python的理论与实现》的高清中文版PDF文件，该文件可能包含了完整教程的理论部分，与源码部分相辅相成，为读者提供了理论学习和实践操作的双重途径。 教程设计...
深度学习入门：基于python的理论与实现(照着书手动敲的代码).zip
09-22
深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究，特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征，这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等...
深度学习入门——基于python理论与实现
Esme_Q的博客
03-04 1050
学习深度学习小鱼书的笔记
深度学习入门代码
05-03
deep_dream_tensorflow An implement of google deep dream with tensorflow. Code can be found [here](https://github.com/hjptriplebee/deep_dream_tensorflow).Detailed description can be found [here](http://blog.youkuaiyun.com/accepthjp/article/details/77882814) Demo:
深度学习入门 基于Python的理论与实现
Trb401012的博客
01-15 1536
之前的例子中，2x2 的矩阵和标量 10 之间进行了乘法运算。我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
【DL学习笔记02】深度学习入门——基于Python的理论与实现（ch03：Neural Network）
m0_71268863的博客
06-23 741
1. Activation Function：step function、sigmoid function、ReLU 2. 多维数组的运算、多维数组矩阵乘法、神经网络的内积 3. 三层神经网络的实现 4. 输出层的设计 5. 手写数字识别：MNIST数据集、神经网络的推理处理、批处理（batch）简单实现.........
在线下载MNIST数据集（深度学习入门基于Python的理论与实现——源代码）
eowyn0406的博客
12-27 5997
 mnist.py （功能，在线下载MNIST数据集） # coding: utf-8 try: import urllib.request except ImportError: raise ImportError('You should use Python 3.x') import os.path import gzip import pickle import os i...
[深度学习入门]基于Python的理论与实现
u014421313的博客
12-20 565
本文是本人在认真学习完[日]斋藤康毅所著《深度学习入门-基于Python的理论与实现》因为封面上有条鱼，以下皆用《鱼书》代称之)后的学习心得与体会。至于为什么要把写成文字记录下来呢，一是为了我后续的学习方便快速地回忆之前的知识点，一是为了给同样在学习这本《鱼书》的朋友们提供一些帮助。该书一共包含八个章节，暂且把它分成三大部分，分别涉及到：Python入门、感知机；神经网络、神经网络的学习、误差反向传播法、与学习相关的技巧我觉得部分二是其精华所在卷积神经网络、深度学习。
深度学习入门：基于Python的理论与实现
weixin_43845922的博客
09-20 1746
python
【深度学习入门：基于 Python 的理论与实现】（1）
L_yuan_1014的博客
04-06 901
【深度学习入门：基于 Python 的理论与实现】的第1.4.2、1.5、1.6、2.1、2.2、2.31.4.2、1.5、1.6、2.1、2.2、2.3章
【深度学习入门：基于Python的理论与实现】
CaraYQ的博客
06-08 1472
图3-2将x1、x2、1三个信号作为神经元的输入，将其和各自的权重相乘后，传送至下一个神经元。如果这个总和超过0，则输出1，否则输出0，我们用一个函数来表示这种分情况的动作，引入新函数h(x)，将式（3.1）改写成下面的式（3.2）和式（3.3）。如图3-4所示，表示神经元的○中明确显示了激活函数的计算过程，即信号的加权总和为神经元a，然后神经元a被激活函数h()转换成神经元y。刚才登场的h（x）函数会将输入信号的总和转换为输出信号，这种函数一般称为激活函数，用于决定如何来激活输入信号的总和。
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