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* U  G' b% \7 R9 S  `编号：mudaima-P0053【Java吧 java8.com】



! e+ D( Q) i- V& X8 `' W% [6 DJava电子书目录：第1 章　神经网络的思想
1 - 1　神经网络和深度学习 2
. y' @4 k4 Z1 t! @4 q! G. Z) |1 - 2　神经元工作的数学表示 6
1 - 3　激活函数：将神经元的工作一般化 12
( k2 A  P# o2 S# p, S4 L% a/ x% m1 - 4　什么是神经网络 18
1 - 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
3 \' Z3 s; p1 j' C2 O1 - 7　网络自学习的神经网络 36
第2 章　神经网络的数学基础
0 Q2 p' M6 }* W# K  ]4 R2 - 1　神经网络所需的函数 40
5 x1 q, L: L3 B1 l+ y0 k2 q) a$ I2 - 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
2 - 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
2 - 7　神经网络的偏导数基础 72
5 S- J7 T% \( |* g8 E' p2 - 8　误差反向传播法必需的链式法则 76
+ L) u7 @3 E8 E4 a0 Y& k2 - 9　梯度下降法的基础：多变量函数的近似公式 80
5 U4 Z) w. k1 c( I5 t7 }& F3 Q2 - 10　梯度下降法的含义与公式 83
2 - 11　用Excel 体验梯度下降法 91
2 - 12　化问题和回归分析 94
6 |: V+ I8 c- m2 A9 }6 y/ C* d第3 章　神经网络的化
0 i8 B8 q4 r& V" O- z* A3 - 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
4 z8 M/ }, A4 U8 ^3 - 4　神经网络的代价函数 119
3 - 5　用Excel体验神经网络 127
第4 章　神经网络和误差反向传播法
- H+ n' Z; a& P2 E4 - 1　梯度下降法的回顾 134
4 - 2　神经单元误差 141
1 X  ~& z0 |" a& Y) r, y4 - 3　神经网络和误差反向传播法 146
# S; l  p) Q& j' q4 ]) Q' `4 - 4　用Excel体验神经网络的误差反向传播法 153
第5 章　深度学习和卷积神经网络
8 Z' Z4 I- B& G% K5 - 1　小恶魔来讲解卷积神经网络的结构 168
5 - 2　将小恶魔的工作翻译为卷积神经网络的语言 174
5 - 3　卷积神经网络的变量关系式 180
3 o7 q9 a# ^7 F% w7 h* ~7 s8 v7 J5 - 4　用Excel体验卷积神经网络 193
" V* ?4 G; k) `$ x, y5 - 5　卷积神经网络和误差反向传播法 200
, y$ E/ }9 H. Q. _# g% z# h' b5 - 6　用Excel体验卷积神经网络的误差反向传播法 212
6 e% D7 Q8 `8 `0 h附录　
A　训练数据（1） 222
- J8 @' P" B' q% B7 x, F; AB　训练数据（2） 223
+ z8 W2 h* ~0 `# A3 NC　用数学式表示模式的相似度 225
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