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5 |; f( Y% j" \/ ~/ i, ^编号：mudaima-P0053【Java吧 java8.com】
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Java电子书目录：第1 章　神经网络的思想
& W" l) l7 q- @, u1 - 1　神经网络和深度学习 2
% Z+ Q" M; W# l' |6 @2 _1 - 2　神经元工作的数学表示 6
1 q& [) Q) w' t# A1 - 3　激活函数：将神经元的工作一般化 12
1 - 4　什么是神经网络 18
, k) q2 t1 Y, Z. j0 T. O0 k1 - 5　用恶魔来讲解神经网络的结构 23
1 - 6　将恶魔的工作翻译为神经网络的语言 31
# n8 i2 N2 N4 c2 F/ d1 - 7　网络自学习的神经网络 36
: B' B: C; z4 l& i. q) ~# a. m- n! `第2 章　神经网络的数学基础
2 - 1　神经网络所需的函数 40
2 - 2　有助于理解神经网络的数列和递推关系式 46
2 - 3　神经网络中经常用到的Σ符号 51
2 - 4　有助于理解神经网络的向量基础 53
  D% ~/ `6 V6 `5 I1 Q7 P9 z. e2 - 5　有助于理解神经网络的矩阵基础 61
2 - 6　神经网络的导数基础 65
0 V" Y( M/ z# p5 b. C, c9 D( h- x8 f8 ~: C2 - 7　神经网络的偏导数基础 72
2 - 8　误差反向传播法必需的链式法则 76
2 - 9　梯度下降法的基础：多变量函数的近似公式 80
2 - 10　梯度下降法的含义与公式 83
. _  [" `) D4 E- H, S2 - 11　用Excel 体验梯度下降法 91
2 - 12　化问题和回归分析 94
/ T% Q$ Z: g) `第3 章　神经网络的化
3 - 1　神经网络的参数和变量 102
3 - 2　神经网络的变量的关系式 111
3 - 3　学习数据和正解 114
/ S3 g2 q! @& e  y" I3 - 4　神经网络的代价函数 119
" D3 I2 U$ }) I: o9 b3 - 5　用Excel体验神经网络 127
6 k* x, k" s3 y0 s+ F  @( ]2 i第4 章　神经网络和误差反向传播法
+ a* e1 f4 \3 Y# M! `4 - 1　梯度下降法的回顾 134
4 - 2　神经单元误差 141
1 R+ N2 L$ Q$ X4 - 3　神经网络和误差反向传播法 146
3 r' t1 m+ X5 j* d* }4 - 4　用Excel体验神经网络的误差反向传播法 153
% x; ^) E9 F5 e& Y" V- o第5 章　深度学习和卷积神经网络
1 _$ v* S! ~, k  ?+ q9 O) Q' D" }5 - 1　小恶魔来讲解卷积神经网络的结构 168
+ m# U$ O% |4 ~& o! q5 m& F5 - 2　将小恶魔的工作翻译为卷积神经网络的语言 174
( `' c" q0 l5 e- N! p5 - 3　卷积神经网络的变量关系式 180
5 - 4　用Excel体验卷积神经网络 193
, u1 |2 N/ X3 G% l; q' o% d' D9 {4 S5 - 5　卷积神经网络和误差反向传播法 200
5 - 6　用Excel体验卷积神经网络的误差反向传播法 212
附录　
: e1 C$ b' P+ ]5 KA　训练数据（1） 222
B　训练数据（2） 223
+ \; ?8 H& q& J  x" E. F  F6 }1 g6 a% cC　用数学式表示模式的相似度 225
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