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轻松学习深度学习
目录
第1章：深度学习简介：为什么应该学习深度学习？
第2章：基本概念：机器该如何学习？
第3章：神经网络预测导论：前向传播？
第4章：神经网络预测导论：前向传播？
第5章：通用梯度下降：一次学习多个权重
第6章：建立你的第一个深度神经网络：反向传播
第7章：如何描绘神经网络：在脑海里，在纸上
第8章：学习信号，忽略噪声：正则化和批处理介绍
第9章：概率和非线性建模：激活函数
第10章：卷积神经网络概论：关于边和角的神经学习
第11章：能够理解自然语言的神经网络：国王-男人+女人=？
第12章：像莎士比亚一样写作的神经网络：变长数据的递归层
第13章：介绍自动优化：搭建深度学习框架
第14章：像莎士比亚一样写作：长短期记忆网络
第15章：在看不见的数据上做深度学习：联邦学习导论
第16章：往哪里去：简要指引
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第9章：概率和非线性建模：激活函数
第9章：概率和非线性建模：激活函数
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