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共60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 语音识别之路
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1.1 何谓语音识别
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1.2 语音识别为什么难——语音识别的发展历程
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1.3 语音识别商业化之路的三个关键节点
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1.4 语音识别的核心技术与行业发展趋势
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1.5 搭建环境1：安装Python
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1.6 搭建环境2：安装TensorFlow 2.1
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1.7 实战——基于特征词的语音唤醒
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1.8 本章小结
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第2章 TensorFlow和Keras
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2.1 TensorFlow和Keras
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2.2 全连接层详解
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2.3 懒人的福音——Keras模型库
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2.4 本章小结
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第3章 深度学习的理论基础
3.1 BP神经网络简介
3.2 BP神经网络两个基础算法详解
3.3 反馈神经网络反向传播算法
3.4 本章小结
第4章 卷积层与MNIST实战
4.1 卷积运算的基本概念
4.2 编程实战：MNIST手写体识别
4.3 本章小结
第5章 TensorFlow Datasets和TensorBoard详解
5.1 TensorFlow Datasets简介
5.2 Datasets数据集的使用——FashionMNIST
5.3 使用Keras对FashionMNIST数据集进行处理
5.4 使用TensorBoard可视化训练过程
5.5 本章小结
第6章 从冠军开始：ResNet
6.1 ResNet基础原理与程序设计基础
6.2 ResNet实战：CIFAR-100数据集分类
6.3 ResNet的兄弟——ResNeXt
6.4 本章小结
第7章 使用循环神经网络的语音识别实战
7.1 使用循环神经网络的语音识别
7.2 长短期记忆网络
7.3 GRU层详解
7.4 站在巨人肩膀上的语音识别
7.5 本章小结
第8章 梅西-阿根廷+意大利=？：有趣的词嵌入实战
8.1 文本数据处理
8.2 更多的Word Embedding方法——fastText和预训练词向量
8.3 针对文本的卷积神经网络模型：字符卷积
8.4 针对文本的卷积神经网络模型：词卷积
8.5 使用卷积对文本分类的补充内容
8.6 本章小结
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