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第一部分 機器學習基礎

• 第一章 前言

• 第二章 線性代數(shù)

• 第三章 概率論

• 第四章 數(shù)值計算

• 第五章 機器學習基礎

第二部分 深度神經(jīng)網(wǎng)絡核心知識

• 第六章 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡

• 第七章 正則化方法

• 第八章 優(yōu)化方法

• 第九章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡

• 第十章 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡

• 第十一章 實戰(zhàn)經(jīng)驗

• 第十二章 深度學習應用

第三部分 深度學習前沿研究

• 第十三章 線性因子模型

• 第十四章 自編碼器

• 第十五章 表示學習

• 第十六章 結(jié)構(gòu)化概率模型

• 第十七章 蒙特卡洛方法

• 第十八章 配分函數(shù)

• 第十九章 近似推斷

• 第二十章 生成模型

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