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$ d. Y9 d7 t7 `8 P: y) M  m/ P; @8 {编号：mudaima-P0053【Java吧 java8.com】
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' k0 y, f7 S! u* y6 D2 R
, |% J; ?8 ^; H- h1 U8 E- ^$ nJava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
1 - 2　神经元工作的数学表示 6
9 c- @3 c, s& ^' Q1 - 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
1 - 5　用恶魔来讲解神经网络的结构 23
% _& @3 M( I4 |# N* }1 - 6　将恶魔的工作翻译为神经网络的语言 31
6 y& E4 J! ?/ a* T* I; l0 ?1 - 7　网络自学习的神经网络 36
# o/ a# m$ i( 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
* y: B/ B* E  B$ K; K2 - 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
" p9 h9 M8 l) p8 N* \" x2 |2 - 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
8 w7 N6 v' G0 B  K0 P% S) [, v2 - 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
2 - 11　用Excel 体验梯度下降法 91
: b$ B2 H# G  F+ M$ O2 - 12　化问题和回归分析 94
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
# ?+ C: g0 Z# j3 - 3　学习数据和正解 114
3 - 4　神经网络的代价函数 119
3 t6 r8 o0 ]0 H( ^5 C% T3 - 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
& ~4 P* [! ]% \' @5 Y. W0 a4 - 1　梯度下降法的回顾 134
4 ~. `4 a, `  \) c4 - 2　神经单元误差 141
- D1 _% W( q. X" @$ [# T4 - 3　神经网络和误差反向传播法 146
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
5 - 1　小恶魔来讲解卷积神经网络的结构 168
( D/ N# Y7 n/ W2 ?; M) V5 - 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
- Z% J* Y3 ?0 j! Y5 - 4　用Excel体验卷积神经网络 193
. I9 U0 u5 W# J8 R0 b" H5 - 5　卷积神经网络和误差反向传播法 200
1 m$ ?; a% D- ]5 - 6　用Excel体验卷积神经网络的误差反向传播法 212
附录　
; E* q) {7 k  g5 N. e/ rA　训练数据（1） 222
B　训练数据（2） 223
6 U5 J2 [: ^. D, nC　用数学式表示模式的相似度 225
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