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Java电子书：图解深度学习 格式 pdf 电子书 PDF 电子书 Java吧 java8.com
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2 f, Q/ i \$ e+ T: I* C( D& ~* [( P. s# ]& r6 H' Q
编号：mudaima-P0082【Java吧 java8.com】
1 X1 b$ M' _, `: y3 P$ `5 ]
& x: u" M) a" E1 C6 L" K1 x
( W& Q& w/ n5 o! p$ O+ n/ _/ @" H
& J0 z! y% N5 R3 V+ `# Q$ U8 jJava电子书目录：第 1章 绪论1 {* g# P9 c- K+ W$ p$ D1 T2 u: c
b& T5 ~# M4 c. |6 G% {
1.1 深度学习与机器学习 29 d) s# @. M% e3 ~6 [
3 z3 V6 z9 C6 | ~9 e1 D" q; {1.2 深度学习的发展历程 3
6 J4 f- O5 M8 ~
8 _- |, D1 R2 A* T& K5 ]# p1.3 为什么是深度学习 6
; L' i) N0 N+ I3 W2 t
) P- c% r* s7 e1.4 什么是深度学习 7
. C5 _+ S, b' b+ k
) u8 Q. c6 L8 B1.5 本书结构 9
8 }; S# D) p+ _) Y+ q6 O) c1 E
0 Z( | a9 Z* s7 a) m第 2章 神经网络+ v3 s. R+ w: q4 y: k
: M7 S* X# ]- y( a9 `
2.1 神经网络的历史 12
" ?* f0 O- A! [6 i& m+ o' _3 q+ n
2.2 M-P模型 14
0 ?" Q. O: s! [
7 `5 ~: k/ D) x8 n5 v! J2.3 感知器 168 l" C% G: u2 L
" J4 E+ M P' H# j: N
2.4 多层感知器 18" O' ]* m3 k! [% |! T# Y4 a) @
; V) d( a% l" ]) A9 c& }! m$ i5 B3 }" b) Z3 F
2.5 误差反向传播算法 19$ o6 o' T- d1 P- L# Z
7 Z; U- t9 |: s# v9 N
2.6 误差函数和激活函数 28
0 E) W; H2 x: |) T# U5 y/ R) M
" K+ u0 _/ _# @1 u2.7 似然函数 30
7 P' X6 `, n' q, N6 `! v( `5 S1 ^; Y/ m1 }/ s3 I0 E
2.8 随机梯度下降法 31& ^$ S7 ^: b- V, D$ d) m
3 i2 o7 [& @2 {+ l* h8 F2.9 学习率 32
& i1 z/ {. P X, r- S( U
2 ?( l* o) t5 b2 I2.10 小结 33# x3 \) V7 W9 l# S( b& M( {; H
) f* g5 ?' m! Z% I- q( |1 ?第3章 卷积神经网络. e, O$ t8 ^0 E6 F( b0 ]- l# X b" W! s
9 @! n& |. h3 _0 r% f3.1 卷积神经网络的结构 36
* W! c7 E: d! q0 j
4 h% i/ I F" }. l! ~* l3.2 卷积层 38
, n/ i( G' S' Y$ |8 Z, c; {, R% m, i. p
8 ]2 G3 c$ K+ Y' Z& i3.3 池化层 39
4 F! s. l* p5 E1 t. S1 ]! n c2 ?$ W w
3.4 全连接层 40" p9 I3 D. g4 Y+ S/ E
j' e; i5 b, A0 S3 V9 J9 _2 M3.5 输出层 412 _+ k4 }4 ?+ Y6 ~; F' D' q5 J
; K; q0 ^ ?2 z* X& W) n1 H
3.6 神经网络的训练方法 41
0 `. F2 B8 f( N' ^/ j- k( G4 J2 W2 W2 q( L* c5 \' b
3.7 小结 48
4 i( y; r, c( C2 g1 }2 a5 o n+ W: i4 k5 b; @
第4章 受限玻尔兹曼机
2 y! ]( M. W8 |; c! D8 I3 u8 {! z1 t
+ Y' s1 e! j9 z _# {0 X) I' B4.1 Hopfield 神经网络 50+ g2 z+ z1 T2 \% o6 p( F
5 R6 i2 }- J! e; X h# \5 X$ L4.2 玻尔兹曼机 55) K4 c# l8 x) d( R
* P$ [! `/ s6 H3 v/ i0 m' t7 q4.3 受限玻尔兹曼机 59+ c# `5 e2 C& J# N1 F3 q6 F
; Y5 `/ r ^% M8 t+ {' l
4.4 对比散度算法 61
s2 X8 _) U* A' K- L, X+ K; V7 o& w( g! M7 j1 V! H
4.5 深度信念网络 64: i0 W# `+ [% L' F) P2 d' ^
: a+ B8 g# F# F! f" B% P: e4.6 小结 66
6 m+ q# F. @7 l( K% \6 @1 {
7 d+ H& O4 e2 D J% p. X* Y0 q2 U第5章 自编码器# Y& x; k- V1 p, I2 Z
7 p" N% t8 t' ?3 c5 @: S c' ?8 a; E5.1 自编码器 68+ t7 |! E2 P1 M: r: V6 A, N
4 R7 F. G" A0 U& ?5.2 降噪自编码器 71
5 n! f- W3 |% M F+ s: v8 S1 N/ W
5.3 稀疏自编码器 73" T7 F* _7 M& P5 Z* N' c
5 R. ?5 l7 f' D( ~& K
5.4 栈式自编码器 76" E& a9 h6 R+ t" [% }7 F0 W8 R/ a
2 ~) ]) v9 p3 ^5 W5.5 在预训练中的应用 77
% F# u) n; c4 t* b: N+ j* [. ?; O' I" h* I$ y: q) h- E
5.6 小结 782 d! {6 t. t q: [* w/ A) ]. y
/ W4 d. Z3 U8 E1 D. O& h& ]% m
第6章 提高泛化能力的方法0 N `1 D: q% o
& ~% W. B1 o* c3 u" y) ~& r6.1 训练样本 80, |/ Q p/ U6 U1 o
7 E4 q7 A2 o2 {9 n, g7 c/ m* [0 u2 v0 F; c
6.2 预处理 88
: e5 w, T/ l R$ N4 Y# \7 c4 |" ~( p) [ B" r) g1 F
6.3 激活函数 92
# \ H0 A& K* s8 F; A. ?1 z b) ~' u s& B1 `) t( n% n: c
6.4 Dropout 94
# V$ M: y. P! ]0 W6 @
5 S- d7 Z5 k& I4 T% N9 I( O6.5 DropConnect 96
# `" J2 W) Z* J7 G8 L( p3 N
4 G- m& r- S$ x# ]6 }% j6.6 小结 985 V( c X" ]; @) n4 T
3 M, y( B3 q6 h% u9 n0 X. k/ i% v第7章 深度学习工具
8 E3 D6 O" n' u1 I" _' e( t O5 W w1 ]6 d! [# U0 ]
7.1 深度学习开发环境 100 ?6 H# O# Z. N9 t+ J# K$ k. _
1 `7 Q3 z+ S! w- Y
7.2 Theano 100
5 f3 C q, a* D3 ~5 K# l9 @8 m' f5 C l; f: f2 k. W3 v5 d% [5 n
7.3 Pylearn2 1081 e% m6 H6 m$ j( f3 K3 u/ H
. x( D$ U( Y; E1 K/ K7 ]0 @ n
7.4 Caffe 1182 E: r/ p4 n& |/ e Q# D
$ F- {7 g2 O. Z2 m. g7.5 训练系统——DIGITS137
% G2 L6 s: i. G7 A" X: d: N7 S: m( |6 S% \' u2 X3 i3 i6 |
7.6 Chainer 145* }& u7 ?' }% H, Y d
! J P5 f) \( T
7.7 TensorFlow 160
/ K7 ?' T& W7 f [5 |" X1 M$ C- N2 Q6 B6 w
7.8 小结 1767 D1 Q T( O5 L: G
4 W; w. s! j2 F) Z
第8章 深度学习的现在和未来
* c3 |0 x0 c# W+ W) o
* U2 U) ^. v. h' L5 y8.1 深度学习的应用案例178. p, ^" B7 A- V* Y" O; ~2 j3 J6 P
6 h+ I! v5 P. b( L
8.2 深度学习的未来 195
, b) o6 p6 m1 q# ?# ~
% s. \! V/ Y% L$ [) h, P* x+ P2 @5 r8.3 小结 197
% M6 D6 M7 H8 j/ @2 W# n- M
1 B" t4 W) E! q4 ^% P* A0 |参考文献 198
0 F/ Z9 }5 m Q& _9 F% u百度云盘下载地址(完全免费-绝无套路)：; p5 w' e3 V! m$ K; Z. k
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2023-09-01
