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全新深入浅出深度学习(克罗)桑德罗·斯卡尼9787302573210
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章 从逻辑学到认知科学 11.1 人工神经网络的起源 11.2 异或(XOR)问题 61.3 从认知科学到深度学习 81.4 总体人工智能景观中的神经网络 121.5 哲学和认知概念 13第2章 数学和计算先决条件 172.1 求导和函数极小化 172.2 向量、矩阵和线规划 26. 概率分布 342.4 逻辑学和图灵机 412.5 编写Python代码 442.6 Python编程概述 46第3章 机器学习基础知识 553.1 基本分类问题 553.2 评估分类结果 613.3 一种简单的分类器:朴素贝叶斯 643.4 一种简单的神经网络:逻辑回归 673.5 MNIST数据集简介 733.6 没有标签的学习:k均值 763.7 学习不同的表示形式:PCA 783.8 学习语言:词袋表示 81第4章 前馈神经网络 854.1 神经网络的基本概念和术语 854.2 使用向量和矩阵表示网络分量 884.3 感知器法则 904.4 Delta法则 934.5 从逻辑神经元到反向传播 954.6 反向传播 1004.7 一个完整的前馈神经网络 110第5章 前馈神经网络的修改和扩展 1135.1 正则化的概念 1135.2 L1和L2正则化 1155.3 学习率、动量和丢弃 1175.4 随机梯度下降和在线学习 15.5 关于多个隐藏层的问题:梯度消失和梯度 124第6章 卷积神经网络 1276.1 第三次介绍逻辑回归 1276.2 特征图和池化 1316.3 一个完整的卷积网络 1336.4 使用卷积网络对文本进行分类 136第7章 循环神经网络 1417.1 不等长序列 1417.2 使用循环神经网络进行学习的三种设置 1437.3 添加反馈环并展开神经网络 1457.4 埃尔曼网络 1467.5 长短期记忆网络 1487.6 使用循环神经网络预测后续单词 151第8章 自动编码器 1618.1 学习表示 1618.2 不同的自动编码器体系结构 1648.3 叠加自动编码器 1668.4 重新创建猫 170第9章 神经语言模型 1739.1 词嵌入和词类比 1739.2 CBOW和Word2vec 1749.3 Word2vec代码 1769.4 单词领域概览:一种摒弃符号AI的观点 1790章 不同神经网络体系结构概述 18310.1 基于能量的模型 18310.2 基于记忆的模型 18610.3 通用联结主义智能的内核:bAbI数据集 1891章 结论 19311.1 开放研究问题简单概述 19311.2 联结主义精神与哲系 194
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