1.学习神经网络的相关网站资源资源浏览查阅110次。自己总结了一些学习神经网络的网站,请大家根据自身情况,选择和参考,更多下载资源、学习资料请访问CSDN文库频道.https://download.csdn.net/download/sinat_41707950/10296928

2.一文搞懂神经网络人工智能是这几年非常火的技术,上至九十九下至刚会走都对人工智能或多或少的了解。神经网络是人工智能的核心,也就是说没有神经网络就没有人工智能,那么这篇文章就带大家学习一下神经网络相关的知识。这篇文章没有数学公式、没有代码,旨在帮助读者快速掌握神经网络的核心知识。 https://www.51cto.com/article/606086.html

3.神经网络和深度学习(NeuralNetworksandDeepLearning)中文pdf内容为时下最火热的神经网络和深度学习,该教程来源于美国Michael Nielsen的个人网站,他致力于把神经网络与深度学习的高深知识以浅显易懂的方式讲解出来,成为众多大牛推荐的必读网络资源之一。国内有识之士把其翻译成中文,方便了广大读者。是不可多得的优质资料! 文章理论坚实,公式推导逻辑严谨,思路清晰,绝对是广大深度https://www.jb51.net/books/585006.html

4.NeuralnetworksanddeeplearningNeural networks, a beautiful biologically-inspired programming paradigm which enables a computer to learn from observational data Deep learning, a powerful set of techniques for learning in neural networks Neural networks and deep learning currently provide the best solutions to many problems in image rehttp://neuralnetworksanddeeplearning.com/

5.机器学习工作室(经典):Net#自定义神经网络在机器学习工作室(经典)中创建的神经网络模型的体系结构可通过使用 Net# 广泛自定义。 您可以:创建隐藏层并控制每层的节点数。 指定如何相互连接层。 定义特殊的连接结构,如卷积和权重共享捆绑。 指定不同的激活函数。有关规范语言语法的详细信息,请参阅 结构规范。https://docs.microsoft.com/zh-cn/azure/machine-learning/studio/azure-ml-netsharp-reference-guide

6.建议所有深度学习炼丹师死磕这四个网站!完全免费小头葱葱2人工智能与Python 35:23 wandb我最爱的炼丹伴侣操作指南 一个有毅力的吃货 42:42:46 吴恩达深度学习 20:23:30 【太全了】从入门到精通一口气学完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等八大深度学习神经网络!这不比刷剧爽多了! AI算法-漆漆 01:38https://www.bilibili.com/list/ml3161231650?oid=1055299821

7.神经网络与深度学习特别是最近这几年,得益于数据的增多、计算能力的增强、学习算法的成熟以及应用场景的丰富,越来越多的人开始关注这个“崭新”的研究领域:深度学习。深度学习以神经网络为主要模型,一开始用来解决机器学习中的表示学习问题。但是由于其强大的能力,深度学习越来越多地用来解决一些通用人工智能问题,比如推理、决策等。目前,http://nndl.github.io/

8.深度学习入门教程神经网络概述(上)[1] 神经网络概述(上) 2054播放 待播放 [2] 神经网络概述(下) 1346播放 05:42 [3] 神经网络发展史(上) 1540播放 05:48 [4] 神经网络发展史(下) 912播放 05:51 [5] 从0到1-单层感知器(上) 1319播放 09:26 [6] 从0到1-单层感知器(下) https://open.163.com/newview/movie/free?pid=CHHGR9V4D&mid=KHHGRADKT

9.深度学习与神经网络有什么区别?深度学习和神经网络是人工智能领域中的两个重要概念,它们在很多方面有着相似之处,但也存在一些区别。本文将从定义、结构、应用等方面来探讨深度学习与神经网络的区别。 定义 深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习算法,在大量数据上训练多层神经网络模型,实现对复杂问题的高效处理。而神经网络则是一种模拟生物神经系https://www.cda.cn/bigdata/201326.html

10.深度学习基础知识(一)激活函数腾讯云开发者社区深度学习基础知识(一)--激活函数 激活函数的意义 在神经网络中加入激活函数存在的意义就是为网络增加非线性因素,比如全卷积神经网络,不加入激活函数,就是一堆线性操作矩阵运算,对于复杂任务仅用线性操作而不用复杂的函数表示肯定效果不会好。 最常用来举例的图https://cloud.tencent.com/developer/article/1990899

11.神经网络3神经网络的学习算法 4神经网络的应用领域 神经元模型 编辑本段 神经网络神经元是神经网络的基本单元,其被设计成类比人类神经元的构造和工作原理。神经元由三个部分组成:树突、细胞体和轴突。树突接受来自其他神经元的电信号,而细胞体会将这些信号进行加权和求和,判断是否要产生输出信号。如果细胞体的加权和大于一https://vebaike.com/doc-view-943.html

12.BrilliantBrilliant是一个在线学习平台,提供Introduction to Neural Networks课程介绍神经网络知识,让学生理解神经网络的基础知识,学习构建和调节神经网络,并应用神经网络解决实际问题。 Introduction to Neural Networks是Brilliant平台上的一门神经网络入门课程。这门课程面向初学者,介绍神经网络的基本概念、模型与算法。学习者可以在这https://www.aizhinan.cn/tools/2320.html

13.动手学深度学习全书的内容分为3个部分:第一部分介绍深度学习的背景,提供预备知识,并包括深度学习最基础的概念和技术;第二部分描述深度学习计算的重要组成部分,还解释近年来令深度学习在多个领域大获成功的卷积神经网络和循环神经网络;第三部分评价优化算法,检验影响深度学习计算性能的重要因素,并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言https://www.epubit.com/bookDetails?id=N38286