《深度學(xué)習(xí)》讀書筆記

《深度學(xué)習(xí)》最新版讀書筆記，下載可以直接修改思維導(dǎo)圖PPT模板深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積參考文獻(xiàn)模型網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用技術(shù)第章發(fā)展史線性發(fā)展反饋現(xiàn)狀正則序列時間淺層章節(jié)本書關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖01內(nèi)容簡介第2章深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第1章淺層模型第3章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目錄03020405第4章反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后記第5章深度強化學(xué)習(xí)目錄0706內(nèi)容摘要本書初定五個章節(jié)，第一章淺層模型部分介紹線性回歸、Logistics回歸、Softmax回歸、廣義線性回歸模型以及機器學(xué)習(xí)基本概念。第二章介紹深度學(xué)習(xí)模型以及相應(yīng)的正則化技術(shù)。第三章介紹卷積的物理意義、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其各種改進(jìn)。第四章介紹反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其改進(jìn)的長短期記憶單元。第五章介紹深度強化學(xué)習(xí)，展示深度卷積網(wǎng)絡(luò)如何與強化學(xué)習(xí)技術(shù)融合用以人機圍棋博弈以及自動駕駛領(lǐng)域。內(nèi)容簡介把深度學(xué)習(xí)中常見的知識和例子，給出數(shù)學(xué)推導(dǎo)及原理。第1章淺層模型1.1深度學(xué)習(xí)史前發(fā)展史1.2線性回歸模型1.3Logistics二分類模型1.4Softmax多分類模型1.5廣義線性模型參考文獻(xiàn)010302040506第1章淺層模型第2章深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.1引言2.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.3從BP網(wǎng)絡(luò)到深度網(wǎng)絡(luò)2.4深度網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)一步解釋第2章深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.5克服過擬合：深度網(wǎng)絡(luò)中的正則化技...參考文獻(xiàn)2.6深度網(wǎng)絡(luò)發(fā)展史第2章深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第3章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3.1引言3.2卷積的數(shù)學(xué)公式及其含義3.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)細(xì)節(jié)3.4CNNs的變體第3章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3.5卷積網(wǎng)絡(luò)在自動駕駛中的應(yīng)用參考文獻(xiàn)3.6卷積網(wǎng)絡(luò)發(fā)展史第3章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第4章反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4.1引言4.2反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4.3長短期記憶單元反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4.4時間序列處理中的幾種重要機制第4章反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4.5深度反饋網(wǎng)絡(luò)在時間序列處理中的應(yīng)...參考文獻(xiàn)4.6反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展現(xiàn)狀第4章反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第5章深度強化學(xué)習(xí)5.1引言5.2馬爾可夫決策過程5.3強化學(xué)習(xí)算法5.4深度強化學(xué)習(xí)算法第5章深度強化學(xué)習(xí)5.5深度強