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本书的写作初衷是，从学者的角度，用一种通俗易懂的方式，把与基于深度学标检测的相关论文中的理论和方法呈现给读者，同时针对作者在深度学过程中遇到的难点行深入的分析和讲解。本书侧重对卷积神经网络的介绍，而深度学容不止于此。所以，作者将深度学有监督学监督学化学，将图像分类、目标检测、语音识别、人脸识别、对抗生成网络和AlphaGo围棋等应用场景归入不同的类别，并分别对其原行了概括的讲解。本书适合有深度学标检测学的学生、研究者、从业者阅读。
基础篇第1章 深度学 21.1 深度学简史 21.2 有监督学1.2.1 图像分类 41.2.2 目标检测 61.2.3 人脸识别 101.2.4 语音识别 131.3 无监督学81.3.1 无监督学 181.3.2 生成对抗网络 181.4 强化学11.4.1 AlphaGo 211.4.2 AlphaGo Zero 231.5 小结 25参考资料 25第2章 深度神经网络 272.1 神经元 272.2 感知机 302.3 前向传递 312.3.1 前向传递的流程 322.3.2 激活函数 332.3.3 损失函数 372.4 后向传递 402.4.1 后向传递的流程 402.4.2 梯度下降 402.4.3 参数修正 422.5 防止过拟合 442.5.1 dropout 442.5.2 正则化 452.6 小结 46第3章 卷积神经网络 473.1 卷积层 483.1.1 valid卷积 483.1.2 full卷积 503.1.3 same卷积 513.2 池化层 523.3 反卷积 533.4 感受野 543.5 卷积神经网络实例 563.5.1 LeNet-5 563.5.2 AlexNet 583.5.3 VGGNet 623.5.4 GoogLeNet 643.5.5 ResNet 753.5.6 MobileNet 763.6 小结 78
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