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内容简介
前言
第1章 深度学习概述
1.1 什么是深度学习
1.2 为什么会出现深度学习
1.3 深度学习方法的分类
1.4 人工神经网络的发展简史
思考题
第2章 必备的数学知识
2.1 线性代数
2.2 微积分
2.3 概率统计
第3章 神经网络
3.1 生物神经元
3.2 M-P模型
3.3 前馈神经网络
3.4 感知器
3.5 神经网络的学习
3.6 误差反向传播算法
3.7 随机梯度下降法
3.8 神经网络学习算法的基本步骤
思考题
第4章 卷积神经网络
4.1 卷积神经网络的结构
4.2 输入层
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4.3 卷积层
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4.4 池化层
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4.5 全连接层
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4.6 输出层
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4.7 卷积神经网络的训练方法
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4.8 卷积神经网络的可视化
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4.9 典型的卷积神经网络
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思考题
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第5章 反馈神经网络
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5.1 Hopfield神经网络
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5.2 离散型Hopfield神经网络
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5.3 连续型Hopfield神经网络
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5.4 玻尔兹曼机
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5.5 受限玻尔兹曼机
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5.6 对比散度算法
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5.7 深度信念网络
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思考题
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第6章 自编码器
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6.1 自编码器
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6.2 降噪自编码器
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6.3 稀疏自编码器
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6.4 栈式自编码器
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6.5 变分自编码器
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思考题
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第7章 循环神经网络
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7.1 循环神经网络概述
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7.2 隐马尔可夫链
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7.3 循环神经网络架构
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7.4 LSTM
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思考题
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第8章 生成对抗网络
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8.1 生成对抗网络概述
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8.2 生成对抗网络
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8.3 条件生成对抗网络
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8.4 深度对抗生成网络
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8.5 基于DCGAN生成人脸图片
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思考题
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第9章 学习有关的处理技巧
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9.1 训练样本
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9.2 数据预处理
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9.3 Dropout与DropConnect
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9.4 正则化
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9.5 权重的初值设置
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思考题
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第10章 深度学习开发工具
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10.1 TensorFlow
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10.2 Caffe
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思考题
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第11章 自动化机器学习
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11.1 AutoML简介
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11.2 AutoML与传统方法的对比
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11.3 现有AutoML平台产品
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第12章 深度学习的未来
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12.1 物体识别
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12.2 物体检测
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12.3 图像分割
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12.4 回归问题
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12.5 图像标注生成
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12.6 图像风格变换
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12.7 自动驾驶
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12.8 强化学习
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12.9 深度学习的最新应用
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12.10 深度学习的发展趋势分析
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参考文献
更新时间：2021-04-30 22:06:10
完结共91章
倒序