文献类型:专著 浏览次数:2
  • 题名:深度学习与神经网络
  • 责任者:赵金晶, 李虎, 张明编著
  • 出版社电子工业出版社
  • 出版年:2024.2
  • ISBN:978-7-121-47373-9
  • 定价:86.00
  • 载体形态项:xi, 219页 24cm
  • 个人责任者:赵金晶,编著、李虎,编著、张明,编著
  • 学科主题:机器学习
  • 中图法分类号:TP18
  • 提要文摘附注:本书分为7章。第1章绪论, 梳理人工智能不同技术流派的特点、深度学习的发展及前沿技术; 第2章介绍相关预备知识, 包括线性代数、概率论、优化理论及机器学习的基础知识; 第3章从前馈神经网络的基础模型--感知器出发, 介绍前馈神经网络的基本结构及涉及的激活函数、梯度下降、误差反向传播等内容; 第4章介绍深度模型的优化, 讨论神经网络优化中常见的病态问题; 第5章介绍深度学习中的正则化, 包括范数惩罚、数据集增强与噪声注入、提前停止等; 第6章介绍卷积神经网络, 以及卷积神经网络在计算机视觉领域的具体应用; 第7章通过实际案例介绍循环神经网络与卷积神经网络的结合应用。
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