资源名称:神经网络与深度学习 完整pdf

第0章 写在前面:神经网络的历史 1
第1章 神经网络是个什么东西 13
1.1 买橙子和机器学习 13
1.1.1 规则列表 14
1.1.2 机器学习 15
1.2 怎么定义神经网络 16
1.3 先来看看大脑如何学习 16
1.3.1 信息输入 17
1.3.2 模式加工 17
1.3.3 动作输出 18
1.4 生物意义上的神经元 19
1.4.1 神经元是如何工作的 19
1.4.2 组成神经网络 22
1.5 大脑如何解决现实生活中的分类问题 24
第2章 构造神经网络 26
2.1 构造一个神经元 26
2.2 感知机 30
2.3 感知机的学习 32
2.4 用代码实现一个感知机 34
2.4.1 Neuroph:一个基于Java的神经网络框架 34
2.4.2 代码实现感知机 37
2.4.3 感知机学习一个简单逻辑运算 39
2.4.4 XOR问题 42
2.5 构造一个神经网络 44
2.5.1 线性不可分 45
2.5.2 解决XOR问题(解决线性不可分) 49
2.5.3 XOR问题的代码实现 51
2.6 解决一些实际问题 54
2.6.1 识别动物 54
2.6.2 我是预测大师 59
第3章 深度学习是个什么东西 66
3.1 机器学习 67
3.2 特征 75
3.2.1 特征粒度 75
3.2.2 提取浅层特征 76
3.2.3 结构性特征 78
3.3 浅层学习和深度学习 81
3.4 深度学习和神经网络 83
3.5 如何训练神经网络 84
3.5.1 BP算法:神经网络训练 84
3.5.2 BP算法的问题 85
3.6 总结深度学习及训练过程 86
第4章 深度学习的常用方法 89
4.1 模拟大脑的学习和重构 90
4.1.1 灰度图像 91
4.1.2 流行感冒 92
4.1.3 看看如何编解码 93
4.1.4 如何训练 95
4.1.5 有监督微调 97
4.2 快速感知:稀疏编码(Sparse Coding) 98
4.3 栈式自编码器 100
4.4 解决概率分布问题:限制波尔兹曼机 102
4.4.1 生成模型和概率模型 102
4.4.2 能量模型 107
4.4.3 RBM的基本概念 109
4.4.4 再看流行感冒的例子 111
4.5 DBN 112
4.6 卷积神经网络 114
4.6.1 卷积神经网络的结构 116
4.6.2 关于参数减少与权值共享 120
4.6.3 举个典型的例子:图片内容识别 124
4.7 不会忘记你:循环神经网络 131
4.7.1 什么是RNN 131
4.7.2 LSTM网络 136
4.7.3 LSTM变体 141
4.7.4 结论 143
4.8 你是我的眼:利用稀疏编码器找图像的基本单位 143
4.9 你是我的眼(续) 150
4.10 使用深度信念网搞定花分类 160
第5章 深度学习的胜利:AlphaGo 169


资源截图:

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。

本站所有资源版权均属于原作者所有,这里所提供资源均只能用于参考学习用,请勿直接商用。若由于商用引起版权纠纷,一切责任均由使用者承担。更多说明请参考 VIP介绍。

最常见的情况是下载不完整: 可对比下载完压缩包的与网盘上的容量,若小于网盘提示的容量则是这个原因。这是浏览器下载的bug,建议用百度网盘软件或迅雷下载。 若排除这种情况,可在对应资源底部留言,或联络我们。

对于会员专享、整站源码、程序插件、网站模板、网页模版等类型的素材,文章内用于介绍的图片通常并不包含在对应可供下载素材包内。这些相关商业图片需另外购买,且本站不负责(也没有办法)找到出处。 同样地一些字体文件也是这种情况,但部分素材会在素材包内有一份字体下载链接清单。

如果您已经成功付款但是网站没有弹出成功提示,请联系站长提供付款信息为您处理

源码素材属于虚拟商品,具有可复制性,可传播性,一旦授予,不接受任何形式的退款、换货要求。请您在购买获取之前确认好 是您所需要的资源