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共140章
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版权信息
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内容提要
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致谢
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前言
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资源与支持
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主要符号表
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第1章 机器学习基础
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1.1 案例学习
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1.2 线性模型
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第2章 实践方法论
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2.1 模型偏差
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2.2 优化问题
2.3 过拟合
2.4 交叉验证
2.5 不匹配
参考资料
第3章 深度学习基础
3.1 局部最小值与鞍点
3.2 批量和动量
3.3 自适应学习率
3.4 学习率调度
3.5 优化总结
3.6 分类
3.7 批量归一化
参考资料
第4章 卷积神经网络
4.1 观察1：检测模式不需要整幅图像
4.2 简化1：感受野
4.3 观察2：同样的模式可能出现在图像的不同区域
4.4 简化2：共享参数
4.5 简化1和简化2的总结
4.6 观察3：下采样不影响模式检测
4.7 简化3：汇聚
4.8 卷积神经网络的应用：下围棋
参考资料
第5章 循环神经网络
5.1 独热编码
5.2 什么是RNN
5.3 RNN架构
5.4 其他RNN
5.5 LSTM网络原理
5.6 RNN的学习方式
5.7 如何解决RNN的梯度消失或梯度爆炸问题
5.8 RNN的其他应用
参考资料
第6章 自注意力机制
6.1 输入是向量序列的情况
6.2 自注意力机制的运作原理
6.3 多头自注意力
6.4 位置编码
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