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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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% [, d/ d6 z6 `& U0 }: [+ [# b编号：mudaima-P0082【Java吧 java8.com】' `. A+ d8 i& Y- @6 r* ]) {
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0 J+ p2 G" g6 e0 O. _% O# r
. \# i& u/ Y! ~
Java电子书目录：第 1章 绪论. p$ N4 G! [! ~$ r8 q, \( j
/ D8 ^/ `' v* z4 y N1.1 深度学习与机器学习 2
7 s! `: g( d$ D$ f6 e3 o% S2 Z; _3 a4 T& S
1.2 深度学习的发展历程 3, M3 a+ Z9 W! \7 p: @4 o% m
j5 E2 ^2 Y$ F9 E4 T3 m* H8 M1.3 为什么是深度学习 6
5 P* g: k' T4 d/ N4 m0 I+ z" b
1 [! `" k! ~) N- F( l; o0 _1.4 什么是深度学习 7/ n6 }: D3 l6 N* H! q
; v9 j7 g: z* V1.5 本书结构 9, k5 q9 \7 j/ ~" w- J# ?# G
6 h" r% q9 b! f: O8 e
第 2章 神经网络, j* Q' M+ A x
: A& }4 \7 P; l R+ X. i2.1 神经网络的历史 12
1 X/ T0 f9 D8 J4 X; d) K
" a3 [7 S* A G* A2.2 M-P模型 14
. X, n9 n$ v+ \/ e5 m: O- m2 d- `4 g- d( J, [; C: f
2.3 感知器 16" w# i8 x! e+ K
4 f3 c0 U' `/ _& K! y5 H2.4 多层感知器 18. U/ [0 W1 v- l+ k1 X5 C
$ i1 O6 C) r4 x. Y# i
2.5 误差反向传播算法 194 ^" i, B& m% K8 k
+ N( p3 n, F! M+ g: Y# g! B) G6 E: e
2.6 误差函数和激活函数 28
& i0 H6 Q* h. b2 s& H, t
5 y5 m: r: X( k% ]4 B, a5 ]8 R' u2.7 似然函数 30
% b6 \5 B7 ?( S" h$ ~/ y2 d: U
8 F e/ a. g) `6 a. F7 a2.8 随机梯度下降法 31" ~4 y; t5 D( P6 R5 c$ t8 N" C% V6 ~
Q' I2 x3 _* [: B3 Q2.9 学习率 32& [0 j0 ?6 S! Y4 k& Y
9 P: E$ W5 D; M3 Y& d% r% v5 @* r2.10 小结 33
& Z* y+ r. F7 y6 g8 Y
+ f( m$ h* o) U第3章 卷积神经网络
1 t' A. u' q7 ]9 R4 ^
5 D( d3 Q& @. W# v1 H) z3.1 卷积神经网络的结构 361 _* S( e# h5 l j2 A
% K7 F9 ~" @7 g* U5 L* T
3.2 卷积层 38
; a' h5 s/ D& [# v2 h( L7 c& U- V+ U1 M3 H9 _- F
3.3 池化层 393 O5 I2 B! p5 ^# k
* _1 u( g" f! l6 D% \ u4 U3.4 全连接层 406 `- a7 Q f4 g1 x" ?
{' W% g$ h$ g+ d. @1 |. E3.5 输出层 41
4 v" s( E% s: A. x, p. {) n4 d7 [" V" m1 s9 c
3.6 神经网络的训练方法 412 `* N8 T4 z \5 t
! |2 ], {# C/ W8 [2 C7 Y3 e! n* a2 d
3.7 小结 48* z2 e8 H; T" M3 g
' f/ u6 [ V5 B( l7 T T第4章 受限玻尔兹曼机3 F2 Q2 `$ Q1 N- O. W2 o
! C+ D' Y8 E* C/ |& v8 f2 n4.1 Hopfield 神经网络 50
% l3 v9 b& m2 Z: R, X! Q) t5 }/ Y$ S4 Y+ L8 U9 K
4.2 玻尔兹曼机 55
! b' }+ P8 h) A' D2 @1 D. ^9 z; H, i6 y. H) t& c
4.3 受限玻尔兹曼机 59
( R7 b4 h9 u) G1 T* q4 o% m3 P0 l2 w- r/ `( D$ X. [5 e. @6 t! j
4.4 对比散度算法 619 s* e% b! W& L6 Y
' I6 g4 q# O1 E0 Q, A
4.5 深度信念网络 64! ?2 a7 K$ a0 L5 H- m
0 q! B( E9 D* E- Q4.6 小结 662 t! f5 |, e4 E+ g6 D3 d
3 ?3 O4 l. V' ^5 M v9 a第5章 自编码器( g9 \' Z* R/ _7 O8 p5 I
8 f) l- k4 J1 S$ v6 x5.1 自编码器 68( I; I$ W' x B* E( C8 |
0 a7 d! P6 I, O( p, l5.2 降噪自编码器 71
+ ]2 d# ?6 X1 ~! n
2 }; @* @7 `6 T3 J- ]; ^5.3 稀疏自编码器 73
7 y# p- m% f1 m2 w
5 B$ y5 }( s+ [! ]; j5.4 栈式自编码器 765 g) c4 K8 E0 R; U7 k
2 w, n* g& e6 ]: f5.5 在预训练中的应用 77
8 H8 J) h4 i; } L/ h# v
8 X; R6 _& r. `1 j+ u$ F5.6 小结 788 c* u! t# N- P/ n H
: s% ~: [# F' M% S第6章 提高泛化能力的方法: o$ z+ o2 ~& N1 }
& S6 i0 n Z* ^2 i+ ?% E& V6.1 训练样本 808 c( A. X' ^% |% l
1 g3 @ h) Y- ?& u% r6.2 预处理 88
. Q$ @3 n, n1 Z; s, q& I& @
$ L8 T8 d$ d+ \* G. Y1 a& u6.3 激活函数 92
4 ~4 Y2 L: E" _+ i9 A( f) T4 D
6 }8 i7 I) p- c& g2 q6.4 Dropout 94" G, u, K+ r$ S5 T8 D' ]* `
! `' l% c4 ?- a% S
6.5 DropConnect 96
) u1 W* x' \. n! e7 N8 O" B L8 _; R4 T2 j$ C1 l/ U! y
6.6 小结 984 J D, j n4 u l
) J4 Y7 i7 ~1 I- X7 Q0 U* |
第7章 深度学习工具
2 Q/ G) Y9 U1 W8 J6 X5 q" g+ ?: z4 w* o$ _% D" ]/ a
7.1 深度学习开发环境 100
5 Z; K, C9 o7 o
: O+ T( I5 n z& u3 y& ]% F" I( H7.2 Theano 100: ?3 m! P) Q% v, R
9 x x4 L3 A. Z8 W4 l0 w
7.3 Pylearn2 108
5 f% m/ g3 G4 @* l) }! O/ D: j
' Q# G- |( C& u+ @2 i7.4 Caffe 1181 E6 N" N' L( O' d
2 U9 M) R8 w6 I& O
7.5 训练系统——DIGITS137
5 m5 ^3 {$ V6 S) G4 k
; ^8 x& F$ G% w& _+ T- v+ Q7.6 Chainer 145$ }- U4 \9 \: U9 G5 m6 }5 @
% E0 Z5 A: z3 w# f# T1 h P4 W( O) i
7.7 TensorFlow 160
" w" Y7 S, Z2 a+ B8 F1 u4 F3 m2 t5 E+ D9 r$ C( V5 B% E
7.8 小结 176
z' }: d/ H! m) b1 b. k+ S4 G7 \5 b
第8章 深度学习的现在和未来
1 L" j5 S1 F2 Q: f1 A% n0 _3 j& M) X5 I7 M. i) |
8.1 深度学习的应用案例1783 y% p! ^* S0 w
5 h2 A; V' E( }+ T
8.2 深度学习的未来 195
6 W' W3 Q8 E' a' |; G8 v% h) F: J% c5 F- v6 K) D; ?
8.3 小结 197, I T8 F( y8 V0 W$ N. Q
; ?' z: i- Q z4 T! h5 t参考文献 1982 t/ c7 y @. S4 |4 p6 C& n
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2023-09-01
