《深度学习：原理与应用实践.张重生(详细书签)》 高清PDF 百度网盘 下载分享
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深度学习基础篇
dy 章 绪论 2
1.1 引言 2
1.1.1 Google 的深度学习成果 2
1.1.2 Microsoft 的深度学习成果 3
1.1.3 国内公司的深度学习成果 3
1.2 深度学习技术的发展历程 4
1.3 深度学习的应用领域 6
1.3.1 图像识别领域 6
1.3.2 语音识别领域 6
1.3.3 自然语言理解领域 7
1.4 如何开展深度学习的研究和应用开发 7
本章参考文献 11
第2 章 国内外深度学习技术研发现状及其产业化趋势 13
2.1 Google 在深度学习领域的研发现状 13
2.1.1 深度学习在Google 的应用 13
2.1.2 Google 的TensorFlow 深度学习平台 14
2.1.3 Google 的深度学习芯片TPU 15
2.2 Facebook 在深度学习领域的研发现状 15
2.2.1 Torchnet 15
2.2.2 DeepText 16
2.3 百度在深度学习领域的研发现状 17
2.3.1 光学字符识别 17
2.3.2 商品图像搜索 17
2.3.3 在线广告 18
2.3.4 以图搜图 18
2.3.5 语音识别 18
2.3.6 百度开源深度学习平台MXNet 及其改进的深度语音识别系统Warp-CTC 19
2.4 阿里巴巴在深度学习领域的研发现状 19
2.4.1 拍立淘 19
2.4.2 阿里小蜜——智能客服Messenger 20
2.5 京东在深度学习领域的研发现状 20
2.6 腾讯在深度学习领域的研发现状 21
2.7 科创型公司（基于深度学习的人脸识别系统） 22
2.8 深度学习的硬件支撑——NVIDIA GPU 23
本章参考文献 24
深度学习理论篇
第3 章 神经网络 30
3.1 神经元的概念 30
3.2 神经网络 31
3.2.1 后向传播算法 32
3.2.2 后向传播算法推导 33
3.3 神经网络算法示例 36
本章参考文献 38
第4 章 卷积神经网络 39
4.1 卷积神经网络特性 39
4.1.1 局部连接 40
4.1.2 权值共享 41
4.1.3 空间相关下采样 42
4.2 卷积神经网络操作
.......已省略更多目录
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