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共264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 神经网络概述
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1.1 神经网络简介
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1.1.1 神经网络的定义
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1.1.2 神经网络可解决的问题
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1.2 神经网络的灵感来源
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1.2.1 对人类认知过程的传统认知
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1.2.2 对人类认知过程的现代认知
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1.2.3 神经元连接的灵感
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1.3 为什么要学习神经网络
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1.3.1 神经网络的发展
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1.3.2 学习神经网络有什么用
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1.4 怎样学习神经网络
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1.4.1 选择一门编程语言
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1.4.2 对算法的理解
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1.4.3 写博客
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1.5 小结
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第2章 神经网络基础知识
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2.1 感知器模型
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2.1.1 神经元细胞的本质
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2.1.2 感知器模型的构建
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2.2 训练感知器
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2.2.1 计算误差
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2.2.2 误差反向传播
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2.2.3 训练示例
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2.3 激活函数
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2.3.1 激活函数的定义
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2.3.2 Sigmoid函数
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2.3.3 Tanh函数
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2.3.4 ReLU函数
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2.4 损失函数
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2.4.1 损失函数的定义及作用
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2.4.2 绝对值损失函数
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2.4.3 均方差损失函数
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2.4.4 交叉熵损失函数
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2.5 单层神经网络
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2.5.1 单层神经网络的结构
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2.5.2 单层神经网络的参数
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2.5.3 单层神经网络的前向传播过程
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2.6 训练单层神经网络
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2.6.1 梯度下降算法
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2.6.2 反向传播算法
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2.6.3 理解反向传播
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2.7 多层神经网络
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2.7.1 多层神经网络的结构
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2.7.2 参数向量化
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2.8 卷积神经网络
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2.8.1 卷积神经网络简介
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