深度学习算法的研究与实现培训教材(DOC 38页)

1 摘要.....1
2 ABSTRACT.....2
3 背景介绍.....1
4 研究过程与发展现状.....2
4.1 研究过程.....2
4.1.1 浅层学习和深度学习.....2
4.1.2 深度学习与人工神经网络.....3
4.2 发展现状.....5
4.2.1 初始化方法、网络层数和激活函数的选择.....5
4.2.2 模型结构.....6
4.2.3 学习算法.....6
5 深度学习基本原理.....8
5.1 深度学习的基本思想.....8
5.2 深度学习训练过程.....8
5.3 自动编码机.....10
5.4 卷积神经网络.....12
5.4.1 卷积神经网络的结构.....13
5.4.2 参数减少与权值共享.....14
5.4.3 卷积神经网络总结.....15
6 应用领域.....16
6.1 语音识别.....16
6.2 图像识别.....17
6.3 自然语言处理.....17
6.4 搜索广告CTR预估.....18
7 深度学习实战演练.....19
7.1 实验坏境的搭建.....19
7.1.1 深度学习平台.....19
7.1.2 安装依赖库.....19
7.1.3 安装Caffe.....19
7.2 实验概述.....20
7.3 实验过程.....21
7.3.1 生成指定的数据格式文件.....21
7.3.2 编写深度网络模型文件.....22
7.3.3 编写网络求解文件.....23
7.4 实验结果.....24
8 总结.....25
9 参考文献.....26
10 附录（源代码）.....27
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