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白话深度学习与TensorFlow
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原理与实践篇

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2022-01-25 02:58:23
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  • 序
  • 前言
  • 基础篇
    • 1.1 聚类
    • 1.2 回归
    • 第2章 深度学习是什么
      • 2.2 深度神经网络
      • 2.3 深度学习为什么这么强
      • 2.4 深度学习应用
      • 2.5 小结
    • 1.3 分类
    • 第3章 TensorFlow框架特性与安装
      • 3.1 简介
      • 3.2 与其他框架的对比
      • 3.3 其他特点
      • 3.4 如何选择好的框架
      • 3.5 安装TensorFlow
      • 3.6 小结
    • 1.4 综合应用
    • 1.5 小结
  • 原理与实践篇
    • 第4章 前馈神经网络
      • 4.1 网络结构
      • 4.2 线性回归的训练
      • 4.3 神经网络的训练
      • 4.4 小结
    • 第5章 手写板功能
      • 5.1 MNIST介绍
      • 5.2 使用TensorFlow完成实验
      • 5.3 神经网络为什么那么强
      • 5.4 验证集、测试集与防止过拟合
      • 5.5 小结
    • 第6章 卷积神经网络
      • 6.1 与全连接网络的对比
      • 6.2 卷积是什么
      • 6.3 卷积核
      • 6.4 卷积层其他参数
      • 6.5 池化层
      • 6.6 典型CNN网络
      • 6.7 图片识别
      • 6.8 输出层激励函数——SOFTMAX
      • 6.9 小试牛刀——卷积网络做图片分类
      • 6.10 小结
    • 第7章 综合问题
      • 7.1 并行计算
      • 7.2 随机梯度下降
      • 7.3 梯度消失问题
      • 7.4 归一化
      • 7.5 参数初始化问题
      • 7.6 正则化
      • 7.7 其他超参数
      • 7.8 不唯一的模型
      • 7.9 DropOut
      • 7.10 小结
    • 第8章 循环神经网络
      • 8.1 隐马尔可夫模型
      • 8.2 RNN和BPTT算法
      • 8.3 LSTM算法
      • 8.4 应用场景
      • 8.5 实践案例——自动文本生成
      • 8.6 实践案例——聊天机器人
      • 8.7 小结
  • 扩展篇
    • 第9章 深度残差网络
      • 9.1 应用场景
      • 9.2 结构解释与数学推导
      • 9.3 拓扑解释
      • 9.4 Github示例
      • 9.5 小结
    • 第10章 受限玻尔兹曼机
      • 10.1 结构
      • 10.2 逻辑回归
      • 10.3 最大似然度
      • 10.4 最大似然度示例
      • 10.5 损失函数
      • 10.6 应用场景
      • 10.7 小结
    • 第11章 强化学习
      • 11.1 模型核心
      • 11.2 马尔可夫决策过程
      • 11.3 深度学习中的Q-Learning——DQN
      • 11.4 小结
    • 第12章 对抗学习
      • 12.1 目的
      • 12.2 训练模式
      • 12.3 CGAN
      • 12.4 DCGAN
      • 12.5 小结
    • 第13章 有趣的深度学习应用
      • 13.1 人脸识别
      • 13.2 作诗姬
      • 13.3 梵高附体
      • 13.4 小结
  • 附录A VMware Workstation的安装
  • 附录B Ubuntu虚拟机的安装
  • 附录C Python语言简介
  • 附录D 安装Theano
  • 附录E 安装Keras
  • 附录F 安装CUDA
  • 参考文献
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