深度学习入门与实践

作者: 王舒禹，吕鑫　编

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已完结现代当代当代文学

目录 (122章)

倒序

正文

001 .1 神经网络 002 .2 神经网络的监督学习应用 003 .3 为什么深度学习会兴起 004 .1 二分类 005 .2 逻辑回归 006 .3 逻辑回归的代价函数 007 .4 梯度下降法 008 .5 计算图 009 .6 使用计算图求导数 010 .7 逻辑回归中的梯度下降 011 .8 m个样本的梯度下降 012 .9 向量化 013 .10 向量化逻辑回归 014 .11 向量化逻辑回归的输出 015 .12 Python中的广播 016 .13 numpy向量 017 .14 logistic损失函数的解释 018 .1 神经网络概述 019 .2 神经网络的表示 020 .3 计算一个神经网络的输出 021 .4 多样本向量化 022 .5 激活函数 023 .6 激活函数的导数 024 .7 神经网络的梯度下降 025 .8 理解反向传播 026 .9 随机初始化 027 .1 深层神经网络概述 028 .2 前向传播和反向传播 029 .3 深层网络中矩阵的维数 030 .4 为什么使用深层表示 031 .5 超参数 032 .1 训练、验证、测试集 033 .2 偏差、方差 034 .3 机器学习基础 035 .4 正则化 036 .5 正则化如何降低过拟合 037 .6 dropout正则化 038 .7 理解dropout 039 .8 其他正则化方法 040 .9 归一化输入 041 .10 梯度消失/梯度爆炸 042 .11 梯度的数值逼近 043 .12 梯度检验 044 .1mini-batch梯度下降 045 .2 理解mini-batch梯度下降法 046 .3 动量梯度下降法 047 .4 RMSprop 048 .5 Adam优化算法 049 .6 学习率衰减 050 .7 局部最优问题 051 .1 调试处理 052 .2 超参数的合适范围 053 .3 归一化网络的激活函数 054 .4 将batch norm拟合进神经网络 055 .5 batch归一化分析 056 .6 softmax回归 057 .7 训练一个softmax分类器 058 .8 TensorFlow 059 .1 计算机视觉 060 .2 边缘检测示例 061 .3 边缘检测内容 062 .4 填充 063 .5 卷积步长 064 .6 三维卷积 065 .7 单层卷积网络 066 .8 简单卷积网络示例 067 .9 池化层 068 .10 卷积神经网络示例 069 .11 为什么使用卷积 070 .1 经典网络 071 .2 残差网络 072 .3 残差网络为什么有用 073 .4 网络中的1×1卷积 074 .5 谷歌Inception网络 075 .6 迁移学习 076 .7 数据增强 077 .1 目标定位 078 .2 特征点检测 079 .3 目标检测 080 .4 滑动窗口的卷积实现 081 .5 Bounding Box预测 082 .6 交并比 083 .7 非极大值抑制 084 .8 Anchor Boxes 085 .9 YOLO算法 086 .1 One-Shot学习 087 .2 Siamese网络 088 .3 Triplet损失 089 .4 人脸验证与二分类 090 .5 神经风格迁移 091 .6 深度卷积网络学习什么 092 .7 代价函数 093 .8 内容代价函数 094 .9 风格代价函数 095 .10 一维到三维推广 096 .1 为什么选择序列模型 097 .2 数学符号 098 .3 循环神经网络模型 099 .4 通过时间的反向传播 100 .5 不同类型的循环神经网络 101 .6 语言模型和序列生成 102 .7 对新序列采样 103 .8 循环神经网络的梯度消失 104 .9 GRU单元 105 .10 长短期记忆 106 .11 双向循环神经网络 107 .12 深层循环神经网络 108 .1 序列结构的各种序列 109 .2 选择最可能的句子 110 .3 集束搜索 111 .4 改进集束搜索 112 .5 集束搜索的误差分析 113 .6 注意力模型直观理解 114 .7 注意力模型 115 A.1 数据标记与上下标 116 A.2 神经网络模型 117 A.3 正向传播方程示例 118 A.4 通用激活公式 119 A.5 损失函数 120 A.6 深度学习图示 121 B.1 基础概念和符号 122 B.2 矩阵乘法

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