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正版新书]深度学习与MindSpore实践陈雷 编9787302546610
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第1章 引言
1.1 人工智能的历史变迁
1.2 什么是深度学习
1.3 深度学习的现实应用
1.3.1 自动语音识别
1.3.2 图像识别
1.3.3 自然语言处理
1.3.4 其他领域
1.4 本书的组织架构
1.5 MindSpore简介
1.5.1 编程简单
1.5.2 端云协同
1.5.3 调试轻松
1.5.4 性能很好
1.5.5 开源开放
第2章 深度学习基础知识
2.1 回归问题算法
2.2 梯度下降算法
2.3 分类问题算法
2.4 过拟合与欠拟合
第3章 深度神经网络
3.1 前向网络
3.2 反向传播
3.3 泛化能力
3.4 用MindSpore实现简单神经网络
3.4.1 各层参数说明
3.4.2 详细步骤
第4章 深度神经网络的训练
4.1 深度学习系统面临的主要挑战
4.1.1 大数据集需求
4.1.2 硬件需求
4.1.3 过拟合
4.1.4 超参数优化
4.1.5 不透明性
4.1.6 缺少灵活性
4.2 正则化
4.2.1 L2范数正则化
4.2.2 L1范数正则化
4.3 Dropout
4.4 自适应学习率
4.4.1 AdaGrad
4.4.2 RMSProp
4.4.3 Adam
4.5 批标准化
4.6 用MindSpore实现深度神经网络
4.6.1 各层参数说明
4.6.2 详细步骤
第5章 卷积神经网络
5.1 卷积操作
5.2 池化
第6章 循环神经网络
第7章 无监督学习:词向量
第8章 无监督学习:图向量
第9章 无监督学习:深度生成模型
第10章 深度强化学习
第11章 自动化机器学习
第12章 端云协同
第13章 深度学习可视化
第14章 深度学习的数据准备
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