本教材的作者是海外引人才,既有国外学习工作的背景,也有在国内院校教学的经验,本书正是将二者有机结合起来,编写而成的深度学习的门级教材。通过本书的学习,可以下扎实基础,为后续了解人工智能前沿做知识储备。
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前言
第1部分 神经网络和深度学习
第1章 深度学习简介
第2章 神经网络的编程基础
第3章 浅层神经网络
第4章 深层神经网络
第2部分 改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化
第5章 深度学习的实践
第6章 优化算法
第7章 超参数调试、正则化
第3部分 卷积神经网络及应用
第8章 卷积神经网络
第9章 深度卷积网络:实例探究
第10章 目标检测
第11章 特殊应用:人脸识别和神经风格迁移
第4部分 序列模型
第12章 循环序列模型
第13章 序列模型和注意力机制
附录
附录A 深度学习符号指南
附录B 线性代数
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