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本书主要讲述了神经网络的重要概念和技术，并展示了如何使用Python来解决日常生活中常见的神经网络问题。本书包含了6个神经网络相关的项目，分别是糖尿病预测、出租车费用预测、图像分类、图像降噪、情感分析和人脸识别，这6个项目均是从头开始实现，且使用了不同的神经网络。在每个项目中，本书首先会提出问题，然后介绍解决该问题需要用到的神经网络架构，并给出选择该神经网络模型的原因，最后会使用Python语言从头实现该模型。此外，本书还介绍了机器学习和神经网络的基础知识，以及人工智能未来的
分类建议：计算机／人工智能／神经网络人民邮电出版社网址：神经网络是近年来人工智能发展进步的核心，它的出现为很多现实世界中的问题（如图像识别、医学诊断、文本分析等）提供了解决方案。本书不仅介绍神经网络和深度学习的基本概念，还讲解基于 Python 实现神经网络时用到的函数库。本书包含神经网络在不同领域中的实际应用案例，包括费用预估、图像分类、语义分析等。对于每个案例，本书都提供了完整的问题描述以及解决该问题所需要的神经网络架构。不仅如此，本书还介绍了选择特定算法的原因以及一步步实现该解决方案的 Python 代码。在学习本书的过程中，读者将获得使用流行 Python 函数库（例如 Keras）来
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