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篇 深度学习入门篇
第0章 引言:从人工智能到深度学习
0.1 人工智能与机器学习
0.1.1 人工智能
【知识扩容】大数据带来的挑战
0.1.2 机器学习
【认知提升】细说图灵测试
【新观点】机器学习适合做什么
0.2 机器学习的模式
【知识扩容】人工智能学派之争
0.3 深度学习
【案例0-1】天气预报深度神经网络
【认知提升】说文解字“深度学习”
【应知应会】深度与学习
【佳实践】减小损失函数的方法
0.4 温故知新
0.5 停下来,思考一下
章 深度学习入门基础
1.1 数学基础
1.1.1 矩阵论基础
【案例1-1】像指挥官一样对矩阵进行“排兵布阵”
1.1.2 概率论基础与重要结论
【应知应会】MATLAB中概率论基本命令
1.2 机器学习基础
1.2.1 监督学习
【应知应会】数据挖掘与机器学习
1.2.2 无监督学习
【案例1-2】“无监督学习”中的k-means聚类
1.3 神经网络基础
1.3.1 生物神经网络
【认知提升】探索初级视觉皮层的启示
1.3.2 人工神经网络与神经元模型
【知识扩容】WalterPitts其人
1.4 优化理论基础
1.4 1优化问题
1.4.2 多目标优化问题
1.4.3 群智能优化方法
【案例1-3】指挥“群智能团队”逐渐逼近问题优解
1.5 温故知新
1.6 停下来,思考一下
第2章 神经网络原理与实现
2.1 线问题与感知机
2.2 多层前馈神经网络与BP算法
2.2.1 多层前馈神经网络
【案例2-1】具有异或逻辑的感知机
2.2.2 多层前馈神经网络的训练
【案例2-2】训练前馈神经网络
【应知应会】梯度下降算法
. 神经网络
..1 径向基函数网络
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