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0 m  O5 w+ O  s0 o: L& e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
3 _- j5 r# z/ U/ g3 }$ L1 - 1　神经网络和深度学习 2
' @! I6 [% V4 Z1 - 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
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
( F; d6 W  r6 }- W- ^1 - 6　将恶魔的工作翻译为神经网络的语言 31
1 - 7　网络自学习的神经网络 36
& O& [, H; o7 ]! {- u( z5 p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
; R/ t$ c" J' x; I+ T7 C2 - 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
& A3 {, ]5 |5 T- A8 |$ V5 V) ?( @2 - 7　神经网络的偏导数基础 72
$ |- ]- g) b. v6 `. x2 - 8　误差反向传播法必需的链式法则 76
+ r' J/ m; k' ~" J  K$ ~. p2 - 9　梯度下降法的基础：多变量函数的近似公式 80
: W$ X- U; w6 @8 g2 - 10　梯度下降法的含义与公式 83
! j3 }" j; @9 Q  g: J# e$ O2 [: ]2 - 11　用Excel 体验梯度下降法 91
2 - 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
6 h& x0 i1 V* P% e3 - 2　神经网络的变量的关系式 111
3 - 3　学习数据和正解 114
9 R% F8 ~: `% B& N% k) v3 - 4　神经网络的代价函数 119
3 - 5　用Excel体验神经网络 127
; y+ X$ K0 Z2 F4 }$ K6 e' m第4 章　神经网络和误差反向传播法
$ Q, G1 Z5 w# z$ L5 z4 - 1　梯度下降法的回顾 134
5 W" {: b+ {# I/ C( Y! R4 - 2　神经单元误差 141
4 - 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
8 X  `: I" y1 G( p1 r5 - 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
5 - 4　用Excel体验卷积神经网络 193
5 - 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　
A　训练数据（1） 222
B　训练数据（2） 223
C　用数学式表示模式的相似度 225
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