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ISBN¡G9789865023898 |
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¥Ø¿ý¡Gchapter 01¡@²`«×¾Ç²ßªº¹w¥ýª¾ÃÑ ¡@1-1 ½u©Ê¥N¼Æ (Linear Algebra) ¡@1-2 ·L¿n¤À (Calculus) ¡@1-3 ³Ì¨Î¤Æ²z½× ¡@1-4 ²Îp¾Ç ¡@1-5 Python µ{¦¡»y¨¥¤¶²Ð chapter 02¡@«eõX¦¡¯«¸gºô¸ô ¡@2-1 ·Pª¾¾÷ ¡@2-2 ¦h¼h·Pª¾¾÷ ¡@2-3 ²`«×«eõX¦¡¯«¸gºô¸ô ¡@2-4 ²`«×¯«¸gºô¸ôªº±è«×¤U°¤è¦¡ ¡@2-5 ¹L¾A¤Æ°ÝÃD (Overfitting Problem) ¡@2-6 µ{¦¡½d¨Ò chapter 03¡@¨÷¿n¯«¸gºô¸ô ¡@3-1 ¨÷¿n¯«¸gºô¸ô¬[ºc ¡@3-2 ˶ǻ¼ªk¶i¦æ°Ñ¼Æ§ó·s ¡@3-3 ¼ÆȽd¨Ò ¡@3-4 ´Ý®tºô¸ô ¡@3-5 µ{¦¡½d¨Ò chapter 04¡@»¼°j¦¡¯«¸gºô¸ô ¡@4-1 »¼°j¦¡¯«¸gºô¸ô ¡@4-2 §Ç¦C¾Ç²ß (Sequential Learning) ¡@4-3 Elman ¯«¸gºô¸ô²z½×¼Ò«¬ ¡@4-4 ªøµu´Á°O¾Ð (Long Short-Term Memory, LSTM) ¼Ò«¬ ¡@4-5 Peephole ªøµu´Á°O¾Ð (Peephole LSTM) ¼Ò«¬ ¡@4-6 GRU (Gated Recurrent Unit) ¼Ò«¬ ¡@4-7 Âù¦V LSTM (Bidirectional LSTM) ¡@4-8 µ{¦¡½d¨Ò chapter 05¡@«]«¬ªi¯÷°Ò¼Ò«¬¡B²`«×«H©Àºô¸ô¤Î¦Û½s½X¾¹ ¡@5-1 «]«¬ªi¯÷°Ò¼Ò«¬ (Restricted Boltzmann Machines, RBM) ¡@5-2 ²`«×«H©Àºô¸ô (Deep Belief Networks, DBN) ¡@5-3 ¦Û½s½X¾¹ (Autoencoders) ¡@5-4 µ{¦¡½d¨Ò chapter 06¡@¨ä¥Lºô¸ô¼Ò«¬ ¡@6-1 ¦Û°jÂk¼Ò«¬ (Autoregressive Models) ¡@6-2 ¦Û¥Í¦¨¼Ò«¬ (Generative Models) ¡@6-3 ¯«¸g¹ÏÆF¾÷ ¡@6-4 ª`·N¤O¼Ò«¬ (Attention-based Models) ¡@6-5 µ{¦¡½d¨Ò chapter 07¡@±j¤Æ¾Ç²ß ¡@7-1 °¨¥i¤Ò¨Mµ¦¹Lµ{ ¡@7-2 Bellman ¤èµ{¦¡ ¡@7-3 ²`«× Q- ºô¸ô (Deep Q-Network, DQN) ¡@7-4 ¬Fµ¦±è«× (Policy gradients) ¡@7-5 Advantage Actor-Critic (A2C) Methods ¡@7-6 µ{¦¡½d¨Ò |
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