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( @9 A# q$ z! [Java电子书目录：第1 章　神经网络的思想
) w: b( u* s1 P# i3 }3 e2 F1 - 1　神经网络和深度学习 2
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
1 - 4　什么是神经网络 18
# A6 @' g  X, Q: c$ d% j* M1 I1 - 5　用恶魔来讲解神经网络的结构 23
' W  A; ^  F; @: F7 a* e; _1 - 6　将恶魔的工作翻译为神经网络的语言 31
4 f& l9 }; X. K1 v1 m( y+ I1 - 7　网络自学习的神经网络 36
第2 章　神经网络的数学基础
1 h6 n) v. w! r5 W( C2 - 1　神经网络所需的函数 40
# f; W, Z' y- M. i  @7 W) d# X2 - 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
1 i# W$ h" o' w8 D. y6 B. R4 D+ A0 s2 - 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
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
  H7 M* _* T8 C2 n; k2 - 10　梯度下降法的含义与公式 83
. s; N8 p  r# C. K  M. `2 - 11　用Excel 体验梯度下降法 91
2 - 12　化问题和回归分析 94
0 Z- a1 I/ a  M1 q第3 章　神经网络的化
4 @8 L) m/ N, C7 R( t0 O# h( r+ 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
3 - 4　神经网络的代价函数 119
$ k! S- R3 Q7 [% d1 E1 r3 - 5　用Excel体验神经网络 127
4 I/ Z6 M# |+ C* `5 V6 F第4 章　神经网络和误差反向传播法
5 T/ v+ J2 ?- h4 - 1　梯度下降法的回顾 134
4 - 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
( L5 @* Z8 ^; S3 y( [# `( _8 s第5 章　深度学习和卷积神经网络
9 _3 n4 }& k: g! I5 - 1　小恶魔来讲解卷积神经网络的结构 168
( F$ p" F" J% B7 `! Z5 n( y5 - 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
0 x0 c" K% g9 {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
6 i9 q3 @- P0 @; J" C2 h9 \; o0 r附录　
0 F1 ]& k$ w: `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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