图书介绍

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（日）山下隆义著；张弥译著
出版社：北京：人民邮电出版社
ISBN：9787115480248
出版时间：2018
标注页数：206页
文件大小：46MB
文件页数：215页
主题词：人工智能－算法－图解

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图书目录

第1章绪论2

1.1 深度学习与机器学习2

1.2 深度学习的发展历程3

1.3 为什么是深度学习6

1.4 什么是深度学习7

1.5 本书结构9

第2章神经网络12

2.1 神经网络的历史12

2.2 M-P模型14

2.3 感知器16

2.4 多层感知器18

2.5 误差反向传播算法19

2.6 误差函数和激活函数28

2.7 似然函数30

2.8 随机梯度下降法31

2.9 学习率32

2.10 小结33

第3章卷积神经网络36

3.1 卷积神经网络的结构36

3.2 卷积层38

3.3 池化层39

3.4 全连接层40

3.5 输出层41

3.6 神经网络的训练方法41

3.7 小结48

第4章受限玻尔兹曼机50

4.1 Hopfield神经网络50

4.2 玻尔兹曼机55

4.3 受限玻尔兹曼机59

4.4 对比散度算法61

4.5 深度信念网络64

4.6 小结66

第5章自编码器68

5.1 自编码器68

5.2 降噪自编码器71

5.3 稀疏自编码器73

5.4 栈式自编码器76

5.5 在预训练中的应用77

5.6 小结78

第6章提高泛化能力的方法80

6.1 训练样本80

6.2 预处理88

6.3 激活函数92

6.4 Dropout94

6.5 DropConnect96

6.6 小结98

第7章深度学习工具100

7.1 深度学习开发环境100

7.2 Theano100

7.3 Pylearn2108

7.4 Caffe118

7.5 训练系统——DIGITS137

7.6 Chainer145

7.7 TensorFlow160

7.8 小结176

第8章深度学习的现在和未来178

8.1 深度学习的应用案例178

8.2 深度学习的未来195

8.3 小结197

参考文献198