深度学习(Deep Learning)如今已成为非常活跃的研究领域,同时也为现代机器学习铺展了一条康庄大道。本书提供许多范例与清楚的说明,引导读者进一步了解这个复杂领域中的一些主要概念。
包括Google、微软和Facebook这样的业界龙头,全都在其内部积极发展深度学习团队。不过对于一般人来说,深度学习仍旧是个相当复杂而困难的主题。如果您熟悉Python,并具备微积分的背景知识,加上对于机器学习的基本理解,本书即可帮助您入门。
了解机器学习和神经网路的基础知识 了解如何训练正向馈送神经网路 用TensorFlow实现你的第一个神经网路 网路越来越深度时,相关问题的管理 建立能够分析复杂图片的神经网路 使用自动编码器进行有效的降维操作 深入序列分析以处理自然语言 了解强化学习的基础知识
目录大纲
第1章神经网路 第2章训练正向馈送神经网路 第3章运用TensorFlow 实现神经网路 第4章超越梯度递减 第5章卷积神经网路 第6章嵌入和表达方式的学习 第7章序列分析模型 第8章记忆强化神经网路 第9章深度强化学习
http://noracook.io/Books/MachineLearning/fundamentalsofdeeplearning_1ed.pdf