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@@ -497,20 +497,37 @@ [email protected]　(唯一官方邮箱)；现出现不法分子冒充发起人
 14.3 如何选择调试值?	359  
 14.4 为超参数选择合适的范围	359  
 14.5 如何搜索超参数？	359  
-## 第十五章 正则化	361  
-15.1 什么是正则化？	361  
-15.2 正则化原理？	361  
-15.3 为什么要正则化？	361  
-15.4 为什么正则化有利于预防过拟合？	361  
-15.5 为什么正则化可以减少方差？	362  
-15.6 L2正则化的理解？	362  
-15.7 理解dropout 正则化	362  
-15.8 有哪些dropout 正则化方法？	362  
-15.8 如何实施dropout 正则化	363  
-15.9 Python 实现dropout 正则化	363  
-15.10 L2正则化和dropout 有什么不同？	363  
-15.11 dropout有什么缺点？	363  
-15.12 其他正则化方法？	364  
+## 第十五章 异构计算， GPU和框架选型指南 361  
+15.1 什么是异构计算？	361  
+15.2 什么是GPGPU？	361  
+15.3 GPU架构简介	361  
+  15.3.1 为什么要使用GPU？
+  15.3.2 CUDA 核心是什么？
+  15.3.3 新图灵架构里的tensor core对深度学习有什么作用？
+  15.3.4 GPU内存架构和应用性能的联系？
+15.4 CUDA 框架
+  15.4.1 做CUDA编程难不难？
+  15.4.2 cuDNN
+15.5 GPU硬件环境配置推荐
+  15.5.1 GPU主要性能指标
+  15.5.2 购买建议
+15.6 软件环境搭建
+  15.6.1 操作系统选择？
+  15.6.2 本机安装还是使用docker？
+  15.6.3 GPU驱动问题
+15.7 框架选择
+  15.7.1 主流框架比较
+  15.7.2 框架详细信息
+  15.7.3 哪些框架对于部署环境友好？
+  15.7.4 移动平台的框架如何选择？
+15.8 其他
+  15.8.1 多GPU环境的配置
+  15.8.2 是不是可以分布式训练？
+  15.8.3 可以在SPARK环境里训练或者部署模型吗？
+  15.8.4 怎么进一步优化性能？
+  15.8.5 TPU和GPU的区别？
+  15.8.6 未来量子计算对于深度学习等AI技术的影像？
+
 ## 参考文献	366  
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