第1章 机器学习 1
1.1 什么是机器学习 2
1.2 机器学习面临的挑战 4
1.2.1 过拟合 5
1.2.2 克服过拟合 7
1.3 机器学习的类型 9
1.4 本章小结 13
第2章 神经网络 15
2.1 神经网络的节点 15
2.2 神经网络的层 17
2.3 神经网络的监督学习 21
2.4 训练单层神经网络：delta规则 22
2.5 广义delta规则 25
2.6 SGD、Batch和Mini Batch 26
2.6.1 SGD 26
2.6.2 Batch 27
2.6.3 Mini Batch 27
2.7 delta规则示例 29
2.8 SGD方法的实现 30
2.9 Batch方法的实现 32
2.10 SGD与Batch的比较 34
2.11 单层神经网络的局限性 36
2.12 究竟发生了什么？ 38
2.13 本章小结 40
第3章 多层神经网络的训练 41
3.1 反向传播算法 42
3.2 反向传播示例 46
3.2.1 XOR问题 48
3.2.2 动量 50
3.3 代价函数与学习规则 53
3.4 交叉熵函数示例 57
3.5 交叉熵函数 58
3.6 代价函数比较 60
3.7 本章小结 62
第4章 神经网络与分类问题 63
4.1 二元分类 63
4.2 多元分类 66
4.3 多元分类示例 71
4.4 本章小结 78
第5章 深度学习 79
5.1 深度神经网络的改进 80
5.1.1 梯度消失 81
5.1.2 过拟合 82
5.1.3 计算负载 83
5.2 ReLU与Dropout的实例 84
5.2.1 ReLU函数 85
5.2.2 Dropout 88
5.3 本章小结 93
第6章 卷积神经网络 95
6.1 卷积神经网络架构 95
6.2 卷积层 97
6.3 池化层 101
6.4 MNIST示例 102
6.5 本章小结 116
· · · · · · (收起)
具体描述
MATLAB深度學習
在《MATLAB深度學習 機器學習、神經網絡與人工智能》深入淺齣的指導方式下，開啓MATLAB深度學習與人工智能之旅吧！《MATLAB深度學習 機器學習、神經網絡與人工智能》開篇介紹機器學習的基礎知識，然後逐漸鋪開，分彆討論神經網絡、深度學習以及捲積神經網絡。為將理論知識與實際應用完美結閤，《MATLAB深度學習 機器學習、神經網絡與人工智能》將
MATLAB作為書中示例及案例分析的基礎編程語言和開發工具。
通過學習《MATLAB深度學習 機器學習、神經網絡與人工智能》，你將能應對當今現實世界中的一些大數據、智能機器人以及其他復雜數據問
題。你將體會到，在當前的智能數據分析與應用中，深度學習是機器學習領域更高級、更智能
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主要內容
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作者Phil Kim博士是一位研究人工智能數據處理及機器學習的技術專傢，同時具有豐富的 MATLAB 編程及應用經驗。這使得本書既有理論深度，又緊密結閤實際。
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本書深入淺齣地介紹人工智能、機器學習、神經網絡、深度學習這些關鍵概念以及它們之間的關聯，並著重介紹監督學習這類機器學習方法。
為便於讀者理解，本書提供瞭大量示例， 並利用 MATLAB 語言完成瞭代碼實現。結閤對代碼的分析與講解，緻力於使讀者更清晰地理解書中所涉及的理論知識。
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用户评价
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