陈蔼祥

本书初定五个章节，第一章浅层模型部分介绍线性回归、Logistics回归、Softmax回归、广义线性回归模型以及机器学习基本概念。第二章介绍深度学习模型以及相应的正则化技术。第三章介绍卷积的物理意义、卷积神经网络及其各种改进。第四章介绍反馈神经网络及其改进的长短期记忆单元。第五章介绍深度强化学习，展示深度卷积网络如何与强化学习技术融合用以人机围棋博弈以及自动驾驶领域。