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共224章
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版权信息
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内容简介
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前言
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第1章 神经网络和计算机视觉基础
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1.1 计算机视觉基础
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1.1.1 研究视觉的重要性
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1.1.2 生物学视觉原理与视觉分层理论
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1.2 数字图像基础
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1.2.1 数字图像基础概述
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1.2.2 数字图像处理基础
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1.3 神经网络基础
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1.3.1 生物神经元与人工神经网络
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1.3.2 感知机是神经网络吗
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1.3.3 BP算法
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第2章 深度学习基础
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2.1 全连接神经网络的局限性
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2.1.1 学习原理的缺陷
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2.1.2 全连接神经网络的结构缺陷
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2.1.3 高性能的传统机器学习算法
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2.2 神经网络第三次复兴简史
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2.2.1 互联网与大数据来了
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2.2.2 GPU的普及
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2.2.3 深层神经网络华丽归来
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2.2.4 语音识别的重大突破
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2.2.5 图像识别的重大突破
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2.2.6 自然语言处理的重大突破
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2.3 卷积神经网络基础
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2.3.1 卷积操作
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2.3.2 反卷积操作
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2.3.3 卷积神经网络基本概念
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2.3.4 卷积神经网络的核心思想
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2.3.5 卷积神经网络的基本结构配置
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2.4 深度学习优化基础
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2.4.1 激活模型与常用激活函数
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2.4.2 参数初始化方法
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2.4.3 归一化方法
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2.4.4 池化
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2.4.5 最优化方法
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2.4.6 学习率策略
2.4.7 正则化方法
2.5 深度学习主流开源框架
2.5.1 Caffe
2.5.2 TensorFlow
2.5.3 PyTorch
2.5.4 Theano
2.5.5 Keras
2.5.6 MXNet
2.5.7 Chainer
参考文献
第3章 数据集、评测指标与优化目标
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