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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! k+ U4 z6 n9 [1 n
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' _" z7 a1 k7 y/ k% R; A) U编号：mudaima-P0082【Java吧 java8.com】0 D# L% D {0 f* B, P- `
: Z3 J( i* I: u( v
/ K! Q1 O' @: _$ Z( p0 w
5 L1 V2 A8 u; I4 `- c! zJava电子书目录：第 1章 绪论
# [7 ~( k, d4 ?# T2 h
5 g. P* s5 n; E6 ?1.1 深度学习与机器学习 2
7 G" a a' ]0 z2 F; E: b3 h# ]% ] q3 ?/ S
1.2 深度学习的发展历程 3
5 h6 e8 \ k/ M# t& h+ d6 |: Q, ]3 U
1.3 为什么是深度学习 6
. h- Z* E3 _8 s+ `) d$ f# r
9 c3 p" z0 v$ v6 e; i1.4 什么是深度学习 7( k/ H* }& E. W6 d# K( j1 u% K$ g* M
, o3 v: _& D7 }! c
1.5 本书结构 9% Q; Q4 R3 a5 M+ ?; ]; t
* z+ x. y4 O; z2 G, P7 v1 A. C第 2章 神经网络2 g8 X+ }' V; G6 s2 X( u7 x8 R
: e. o" ^6 I* o" S2 H' d' L2.1 神经网络的历史 12
* E0 W1 O4 e9 ?1 K G9 }: x4 ~# t& c1 q& g: \* Z. D# W! w
2.2 M-P模型 14
9 o9 }9 h* B4 \ k1 z* C# M7 S9 m
2.3 感知器 16
1 O9 F2 k; C) x% a
% [# G' [8 g& L7 u. B( A" W% [* H2.4 多层感知器 189 P4 X3 A( u1 ?, U3 R
( m( q, l9 q5 N t: s; Z
2.5 误差反向传播算法 19
k7 `% w" ]+ {$ m6 x T3 ]! N1 s5 n0 `; L
2.6 误差函数和激活函数 28
! K9 p; l* R' |& ]/ G4 n
* h# ?, v* L- U$ `( _: N4 r2.7 似然函数 308 S* ^( n) z9 k7 N& T0 A
& ]/ |; W7 R! v$ H" g2.8 随机梯度下降法 31
* z4 \1 h; i% p: K- _' d) L8 A
2.9 学习率 326 T2 k( U( u5 y9 _2 Y
$ _; S+ h7 @% X4 A2.10 小结 33
* | v" H2 V7 A8 _* M F! i; O# N) Z7 j+ g8 w
第3章 卷积神经网络* N) p% j$ O3 W3 i. T$ T7 ~9 U
8 P9 v+ O5 A& u
3.1 卷积神经网络的结构 363 t6 g/ @( x" K1 }& Y. i
: R0 r# b& F4 Q; t& e7 p5 Q& m
3.2 卷积层 382 c- S) z& B0 _+ M( ?# ?
6 M& R/ `& E6 j8 ~6 a
3.3 池化层 39* w+ b) j# t* y- s
- m6 j. ~3 t& [: ]$ j8 l4 q+ l! g% E& |
3.4 全连接层 407 b2 Y% G0 |$ m
d1 v0 s' Y0 F* D& L4 X
3.5 输出层 41+ x! H1 V# D6 S1 S/ H/ {* m# n
- T# J: ]) {$ c; m
3.6 神经网络的训练方法 41
% @' r" t& x% u* \0 J. i4 R
$ T0 M$ H3 y( D3.7 小结 48; _2 e; Y/ F" {, m1 B) z, g/ r
" G9 w; v2 G/ w# V% p8 U
第4章 受限玻尔兹曼机, W: w! c! N, E3 r% U w! L# Z
& x6 g( M, _/ }: t. G
4.1 Hopfield 神经网络 502 E2 K+ C! w0 s% y e
- X+ Y/ }0 r- h& n; y
4.2 玻尔兹曼机 55$ @0 p1 O. c l$ K5 M
- t3 q& z2 b# T4 `& A" N! a
4.3 受限玻尔兹曼机 59
! U2 E' Y6 R% c3 Q ~( _8 Q7 t: E- J" @& m- f9 E1 a$ B5 u6 g) z
4.4 对比散度算法 61
1 F7 ?8 F$ y/ W0 H3 u, l8 s' N4 _5 I4 K3 i
4.5 深度信念网络 64
1 v( o- |) w' G+ a$ E% z. q6 E; C0 ~& F0 z! Q" ^7 T& u
4.6 小结 66! b( {$ l/ k7 n: P- x
& L* ~2 @% Q' \2 j# P
第5章 自编码器
+ D0 q& y U) y! J ^3 t
w9 b; W* T& u5.1 自编码器 684 w: s2 K$ q9 [! j, J8 `1 }
( M7 j2 Q3 p3 g5.2 降噪自编码器 71. i1 a! H4 Y& f. Z' I
) _9 T' R6 C2 b7 M& {* x5.3 稀疏自编码器 73/ U/ R. \ n0 P
5 {- X0 }* \' x# w5.4 栈式自编码器 76
, o) p2 o2 n- ^8 D. f
7 Z1 e+ j2 o9 Q$ D8 C5 M2 N5.5 在预训练中的应用 771 w! H$ c9 r. g* F) y7 S/ g0 _
1 @$ D) h" I" S" N9 t* G
5.6 小结 78
4 R! L1 Y2 J O* E0 j
. V8 M+ M7 k/ l- @6 ?. j. L第6章 提高泛化能力的方法
7 b2 {/ ]- }; J; o: G
" O1 L; C( e) b* N, a) c: k$ l6.1 训练样本 80+ m7 ~/ f6 M) p/ E6 R' f- i# g% J
- f& H6 k; r, H
6.2 预处理 885 {; t( M0 `# j- P, F7 ~
8 y3 d! |- ?' Q6.3 激活函数 92 y+ ^& M0 B0 T) M% V5 d! d1 r% |
B5 B) ~# t+ w6 R. ^
6.4 Dropout 94
9 B' t: Y2 w, h- o) T" b
! A7 R+ y- l8 I6 w, u6.5 DropConnect 96
4 A- z& A* S" B; E; U) F1 ^& V! L8 \$ I c( d2 q: C" ]) y
6.6 小结 98
. w4 t7 Z; ?7 k: d: D
9 ?( T; K# _! D- H) f第7章 深度学习工具
( m2 i; [$ L+ ^0 y* @, F; E2 i# X8 a& l2 Q2 ~
7.1 深度学习开发环境 1001 o: o2 R# [% Y' L1 |
# v$ w3 v' Z4 H
7.2 Theano 100
) e. f. q7 L8 C9 G8 `; L& x9 R/ { ]; Q1 H
7.3 Pylearn2 108
7 ^2 i: U% D/ X2 C. @6 G0 W7 I
" M) W6 N, A! n7.4 Caffe 1189 \$ n* b* q3 J8 D7 Q# | N
* A$ J& U% _% A( g7 V) N9 q7 h% T; N" \7.5 训练系统——DIGITS137
; r+ n4 Z" i$ R7 d2 U5 u* r) h ?, O0 I0 ^9 @
7.6 Chainer 1454 h, }; `% k3 Y9 ` a( ?+ G
2 c7 e- V! d; b* h/ G
7.7 TensorFlow 1600 L# k& W- Y, E) A" ~
2 M. \+ P$ r1 |0 T: Y+ |- K
7.8 小结 176
5 J0 [0 ]5 Z% a& O. U. h) | X# ]' k5 F! d$ }
第8章 深度学习的现在和未来
6 w5 e* Z7 Z3 N- m$ }" P0 \1 C8 g
8.1 深度学习的应用案例178) M1 K. P3 m2 V& ?
! h" S6 @1 t) \" b9 v2 c% o* {
8.2 深度学习的未来 195
# {, F/ C9 y* D1 g3 W; l, q2 }( D. E# D% }5 @% o5 W
8.3 小结 197
# o: h+ I2 n7 {7 L9 f" g! l, i9 N' G
参考文献 1984 a. ?3 [" q- W3 r {: S
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2023-09-01
