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共229章
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版权信息
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作者简介
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编委会名单
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丛书序言
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序言一
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序言二
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第2版前言
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第1版前言
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第1章 概述
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1.1 人工智能
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1.1.1 什么是人工智能
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1.1.2 人工智能的主要方法
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1.1.3 人工智能的发展历史
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1.2 智能计算系统
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1.2.1 什么是智能计算系统
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1.2.2 为什么需要智能计算系统
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1.2.3 智能计算系统的发展
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1.3 驱动范例
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1.4 本章小结
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习题
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第2章 深度学习基础
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2.1 机器学习
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2.1.1 基本概念
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2.1.2 线性回归
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2.2 神经网络
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2.2.1 感知机
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2.2.2 多层感知机
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2.2.3 深度学习
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2.2.4 神经网络的发展历程
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2.3 神经网络的训练方法
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2.3.1 正向传播
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2.3.2 反向传播
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2.4 神经网络的设计基础
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2.4.1 网络的拓扑结构
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2.4.2 激活函数
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2.4.3 损失函数
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2.5 过拟合与正则化
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2.5.1 过拟合
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2.5.2 正则化
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2.6 交叉验证
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2.7 本章小结
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习题
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第3章 深度学习应用
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3.1 适合图像处理的卷积神经网络
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3.1.1 卷积神经网络的总体结构
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3.1.2 应用于图像分类的卷积神经网络
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3.1.3 应用于图像目标检测的卷积神经网络
3.1.4 应用于图像生成的神经网络
3.2 适合文本/语音处理的循环神经网络
3.2.1 RNN
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