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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+ S3 _9 a# R! S7 A+ W/ g9 z) K
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: A* v' v, J! o3 L; h编号：mudaima-P0082【Java吧 java8.com】
9 a5 o% H2 l. ~# N: k, M7 ^
H7 Z3 F+ B3 n& S! c3 C
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* N. R) ]1 C- A6 ?, E, w1 VJava电子书目录：第 1章 绪论
0 B' D1 t, b6 K5 V4 ]- u# H5 }& ~, U7 B) C* P% C+ E/ ~. I- M
1.1 深度学习与机器学习 2
% W; L6 H8 y; J, F( ?! N% s2 m0 b1 m$ Y! K: b8 I& g# c, l3 A
1.2 深度学习的发展历程 3" h0 Z4 E, y" Y5 H! v
2 X% |0 v' }6 U) C! k/ X( N' P
1.3 为什么是深度学习 6
# X3 K3 K# E% G" l0 o
4 ~7 v- |' o7 `$ ]2 V' K1.4 什么是深度学习 7* b* |3 K+ K" w! S
% f Z. ]6 L/ r5 g* C, p1 C
1.5 本书结构 9$ t( F2 Z, O* W# V. [- N, H
9 q2 r d/ ^+ i- A
第 2章 神经网络: R1 y6 \3 S$ u( _7 T
/ V7 |3 C# R& i
2.1 神经网络的历史 12 z( P4 X% [& |# M1 S# u1 A$ q
$ L& P; `. R5 ~; q h" v2.2 M-P模型 145 u. e3 F: K% q: w
! z' ~5 e/ ?" j4 \1 o+ Z2 p. v7 j2.3 感知器 16
, v- ]+ d+ k* j4 Y* w$ N6 c& h* e7 p/ g/ q! l N8 U* q7 L& f( h
2.4 多层感知器 18
Y! q& r: H( z2 t" a- N
, H6 z* Q& y0 g# J- l3 T2.5 误差反向传播算法 19 B( |0 F" S* }; |8 [" B4 z
: K$ ] D8 q* S; T8 N4 p" m
2.6 误差函数和激活函数 28* o) K4 n; A* A7 X- S4 [3 B) e! `
" {( Z1 E" A9 m) v2.7 似然函数 30
- W& T* e% H1 m0 J: n) c4 q
H7 O1 k8 ^. A9 d$ r7 l6 J6 J* ^2.8 随机梯度下降法 31
! a- w N! I4 c0 H9 j" r G2 O: Q( \9 N$ @) h$ K, i
2.9 学习率 320 Y) `9 \! S! n
( F7 Y$ Y* H/ F$ h/ ? h0 B2.10 小结 33; S3 e6 o4 \2 Y! x+ ?0 d* J( x
9 C/ v Q1 B; v* ^8 {( M1 M2 S第3章 卷积神经网络
( ^5 j* a$ t7 u) R7 I; z" K+ M! k( e0 ]! r7 Y8 K6 B j
3.1 卷积神经网络的结构 36
8 l+ i4 b& g2 ?" N n- }7 u: A& g' O$ C) R: \
3.2 卷积层 38
2 Q7 a4 W0 O' M" K3 ^/ n! f! X% y" H$ h5 ^6 ^% f4 F! F
3.3 池化层 39
. V+ ~9 a# e9 x' O; w. C5 G" ^6 ~3 c# i* v. t9 J
3.4 全连接层 407 A' s: z) V! f& J# X; q/ F
6 s' S* H; v6 C# r7 Z$ C3.5 输出层 41
, J1 Z0 L& W0 w, n* d4 l8 ?1 [- R; O. F6 |7 t% e: u$ I7 @- h. p
3.6 神经网络的训练方法 41
. E- U) N9 a- ? L1 E+ S* R, ^/ t
! `6 C3 S) P( }5 v7 t$ |3.7 小结 48: Q$ h1 h- c) Y/ h- }
4 e6 M" ?2 I9 T* z第4章 受限玻尔兹曼机1 M4 w! A+ u7 }) a6 U
! }4 \2 j' a& k% n) D3 M4.1 Hopfield 神经网络 50
; J, K5 s1 `0 |9 O# O* [
% V @1 R0 u; o; }) o9 T @4.2 玻尔兹曼机 55
% f$ M) j, D1 V. h/ @( y0 U. L6 n) M7 C9 |. ?
4.3 受限玻尔兹曼机 59
5 }; `9 q' F% H0 v, q: \
$ |# g6 g9 o% m, z4.4 对比散度算法 61
) l- n& R; ~& z0 i, a- }9 N$ q( Y' Z1 j" x, K# w
4.5 深度信念网络 64
" Y9 N, o; o2 \5 ^7 B8 N" B" K9 Y2 c( X' A/ l1 i# @7 b! D
4.6 小结 66" q6 k* x/ R- ]3 l8 l
; D/ _9 P/ {6 }3 y第5章 自编码器
2 g8 r& e! C0 d4 O) M( z% T! R8 A L3 D7 Q9 @# _; d
5.1 自编码器 68
: w* p: `: x5 i
7 _/ L3 q r S- R$ {' q# c5.2 降噪自编码器 71& ?0 d2 V* {& d* E5 ]5 v
) \' e0 W, ]. x2 L; s6 I5.3 稀疏自编码器 73) K2 {* E; [2 l- W6 S/ ~. ?
: n2 |9 Q9 l- X9 b5.4 栈式自编码器 76' K6 N) B8 Q+ Q( o, t! s* h
8 a' g' F7 D# X2 L5.5 在预训练中的应用 77# x" K# |. U" U( P
/ ~% Z9 h0 I" a: w4 d( ^
5.6 小结 78, K. y+ [% M7 O7 m+ ^; {
7 y' j- p4 }4 k s/ J% F第6章 提高泛化能力的方法$ ^3 \/ @8 r& Y R6 L; \
$ n+ s0 m2 v: ^6.1 训练样本 80
! W. n! W7 p7 ?0 g S, H6 |0 N, o; Q, {, M" V
6.2 预处理 88( m) C7 ]: t. d& C" k N4 @! R
" k/ v9 D0 x: w# h
6.3 激活函数 92: T4 [& g( o5 R( C0 I, [ r
8 h; N) U; {4 M
6.4 Dropout 94
Z0 W- O' Y5 S( u; Y6 _
' E9 t( [- K9 z2 U/ P. ]6.5 DropConnect 963 p S" a2 r8 w. P1 g6 q2 a
4 ^. S5 g, {0 R, O/ {6.6 小结 98
' {0 x! {$ ?8 @! X! ~* T
( Y8 g1 y: K* T. i" b% M' o" q5 E* Y& {第7章 深度学习工具
) m! { I+ b5 N# ^ J# w( Y! S% U
7.1 深度学习开发环境 100
c. c% s" L- m
% S: u# [4 P% i- s7.2 Theano 100
1 S+ p' F, B4 o" F; ]* y+ U) O: K* X, Q+ b' o: X: a. H
7.3 Pylearn2 108
. j: x9 s4 p2 w; T9 _! p* b8 k# }
4 v3 g& p" p5 C7 ]$ s* i7 O3 s3 R7.4 Caffe 118
" v; z* B4 x* I6 L6 J' i9 q; ^% r& g5 G ]
7.5 训练系统——DIGITS137/ W$ r+ ~1 k8 A* v
0 q2 ^2 Y% _" l" B
7.6 Chainer 145
- m. T; F6 X; c( M p! t" U# J
' m5 M2 k0 p$ l- {9 k& z7.7 TensorFlow 160
+ }: S+ A3 t/ r2 i# p0 Q& R1 P2 m# B) A
7.8 小结 176
! ^6 K; E) ~ ~8 @0 x) O2 l1 i
' _/ T. ?4 ^ P; Q: Q4 z1 g. A% q第8章 深度学习的现在和未来5 P) J" Q% I8 E, C# R' @
9 i- p" ~! Y* G8.1 深度学习的应用案例178
; l `# b6 j7 o. W3 O# v4 K5 W: |2 z1 X& C, e
8.2 深度学习的未来 195
7 f1 h0 _* Y- _% `$ U: _
6 V/ }$ W1 l- m! T8 X, G& l2 t# A( F% `# g8.3 小结 197( _" r/ j7 i* G' J3 X2 q
a1 J4 c; y6 M9 o: k参考文献 198
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2023-09-01
