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内容简介
前言
第1章 掀开深度学习的面纱
1.1 深度学习是什么
1.2 机器学习与深度学习
1.3 深度学习的应用领域与架构
第2章 神经网络的数学基础
2.1 认识神经网络
2.2 神经网络的数据表示
2.3 张量运算
2.4 梯度优化
2.5 神经网络剖析
2.6 Keras介绍
第3章 机器学习的基础
3.1 机器学习概述
3.2 过拟合和欠拟合
3.3 监督学习
3.4 数据预处理
第4章 神经网络分析与应用
4.1 单层感知器
4.2 激活函数
4.3 解决XOR问题
4.4 优化算法
第5章 计算视觉分析与应用
5.1 从全连接到卷积
5.2 卷积神经网络
5.3 现代经典网络
5.4 卷积神经网络CIFAR10数据集分类
第6章 文本和序列分析与应用
6.1 处理文本数据
6.2 循环神经网络
6.3 ACF和PACF
6.4 循环神经网络的应用
第7章 目标检测的分析与应用
7.1 目标检测概述
7.2 目标检测法
7.3 典型的目标检测算法
第8章 生成式深度学习分析与应用
8.1 使用LSTM生成文本
8.2 DeepDream算法
8.3 风格迁移
8.4 深入理解自编码器
8.5 生成对抗网络
第9章 人脸检测分析与应用
9.1 KLT
9.2 CAMShift跟踪目标
9.3 OpenCV实现人脸识别
9.4 HOG识别微笑
9.5 卷积神经网络实现人脸识别微笑检测
9.6 MTCNN算法实现人脸检测
第10章 强化学习分析与应用
10.1 强化学习的特点与要素
10.2 Q学习
10.3 深度Q学习
10.4 双重深度Q网络
10.5 对偶深度Q网络
10.6 深度Q网络经典应用
参考文献
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