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第1章深度學(xué)習(xí)
1.1-深度學(xué)習(xí)的歷史與簡介
1.2-深度學(xué)習(xí) 基礎(chǔ)概念核心思想主要技術(shù)
1.3-遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1.4-循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1.5-機器翻譯
1.6-深度學(xué)習(xí)與自然語言處理

第2章開源平臺
2.1-監(jiān)督學(xué)習(xí)
2.2-語音識別
2.3-基于HMM聲學(xué)模型
2.4-隱馬爾科夫模型
2.5-基于HMM的語音識別聲學(xué)模型

第3章深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用
3.1-光學(xué)字符識別
3.2-深度學(xué)習(xí)與圖像識別
3.3-圖像識別
3.4-人臉識別
3.5-語音識別

第4章傳統(tǒng)區(qū)分性訓(xùn)練以及區(qū)分性訓(xùn)練統(tǒng)一準(zhǔn)則框架
4.1-以圖搜圖
4.2-傳統(tǒng)區(qū)分性訓(xùn)練以及區(qū)分性訓(xùn)練統(tǒng)一準(zhǔn)則框架
4.3-最大戶信息量估計MMLE準(zhǔn)則
4.4-最小分類錯誤MCE準(zhǔn)則
4.5-其他一些區(qū)分性訓(xùn)練準(zhǔn)則
4.6-區(qū)分性統(tǒng)一準(zhǔn)則

第5章 MVCE準(zhǔn)則及其在連續(xù)語音識別中的應(yīng)用
5.1-MWCE準(zhǔn)則與其在連續(xù)語音中的應(yīng)用
5.2-MCE準(zhǔn)則
5.3-區(qū)分性訓(xùn)練準(zhǔn)則
5.4-人臉表情識別

第6章 TensorFlow 實戰(zhàn)
6.1-主流深度學(xué)習(xí)框架對比
6.2-TensorFlow
6.3-Caffe
6.4-Theano
6.5-Torch
6.6-Lasagne以及Keras
6.7-MXNet DIGITS CNTK
6.8-DL4J Chainer Leaf

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