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1-50章
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共88章
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版权信息
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推荐序
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前言
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第1讲 神经网络与深度学习
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1.1 机器学习与深度学习的关系
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1.2 感知机与神经网络
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第2讲 神经网络的过拟合与正则化
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2.1 机器学习的核心要义
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2.2 范数与正则化
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2.3 神经网络的正则化和Dropout
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第3讲 深度学习的优化算法
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3.1 机器学习的数学规约
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3.2 损失函数和深度学习优化算法
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3.3 梯度下降法
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3.4 从Momentum到Adam
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第4讲 卷积神经网络
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4.1 CNN发展简史与相关人物
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4.2 卷积的含义
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4.3 池化和全连接
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第5讲 CNN图像学习过程与可视化
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5.1 CNN的直观理解
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5.2 CNN图像学习的可视化
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第6讲 CNN图像分类：从LeNet5到EfficientNet
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6.1 计算机视觉的三大任务
6.2 CNN图像分类发展史
第7讲 CNN目标检测：从RCNN到YOLO
7.1 目标检测概述
7.2 CNN目标检测算法
第8讲 CNN图像分割：从FCN到U-Net
8.1 语义分割和实例分割概述
8.2 语义分割
第9讲 迁移学习理论与实践
9.1 迁移学习：深度学习未来五年的驱动力？
9.2 迁移学习的使用场景
9.3 深度卷积网络的可迁移性
9.4 迁移学习的使用方法
9.5 基于ResNet的迁移学习实验
第10讲 循环神经网络
10.1 从语音识别到自然语言处理
10.2 RNN：网络架构与技术
10.3 四种RNN结构
第11讲 长短期记忆网络
11.1 深度神经网络的困扰：梯度爆炸与梯度消失
11.2 LSTM：让RNN具备更好的记忆机制
第12讲 自然语言处理与词向量
12.1 自然语言处理简介
12.2 词汇表征
12.3 词向量与语言模型
第13讲 word2vec词向量
13.1 word2vec
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