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发表于2024-11-22


商品介绍



店铺: 旷氏文豪图书专营店
出版社: 人民邮电出版社
ISBN:9787115461476
商品编码:13854646713

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书籍描述

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深度学习

本书包括3 个部分:第1 部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念,它们是深度学习的预备知识;第2 部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术;第3 部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法,它们被**为是深度学习未来的研究重点。

本书适合各类读者阅读,包括相关**的大学生或研究生,以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识,以便在实际产品或平台中应用的软件工程师

 

致谢   

数学符号   

1章 前言   

1部分 应用数学与机器学习基础   

第二章 线性代数

第三章 概率与信息论

第四章 数值计算

第五章 机器学习基础

第二部分 深层网络:现代实践

第六章 深度前馈网络

第七章 深度学习中的正则化

第八章 深度模型中的优化

第九章 卷积网络

第十章 序列建模:循环和递归网络

第十一章 实践方法论

第十二章 应用

第三部分 深度学习研究

第十三章 线性因子模型

第十四章 自编码器

第十五章 表示学习

第十六章 深度学习中的结构化概率模型

第十七章 蒙特卡罗方法

第十八章 直面配分函数

第十九章 近似推断

第二十章 深度生成模型


深度学习、优化与识别

深度神经网络是近年来受到广泛关注的研究方向,它已成为人工智能2.0的主要组成部分。本书系统地论述了深度神经网络基本理论、算法及应用。全书共16章,分为两个部分;*部分(第1章~10章)系统论述了理论及算法,包括深度前馈神经网络、深度卷积神经网络、深度堆栈神经网络、深度递归神经网络、深度生成网络、深度融合网络等;第二部分(第11~15章)论述了常用的深度学习平台,以及在高光谱图像、自然图像、SAR与极化SAR影像等领域的应用;第16章为总结与展望,给出了深度学习发展的历史图、前沿方向及*进展。每章都附有相关阅读材料及仿真代码,以便有兴趣的读者进一步钻研探索。

本书可为高等院校计算机科学、电子科学与技术、信息科学、控制科学与工程、人工智能等领域的研究人员提供参考,以及作为相关**本科生及研究生教学参考书,同时可供深度学习及其应用感兴趣的研究人员和工程技术人员参

1 深度学习基础1

1.1 数学基础2

1.1.1 矩阵论2

1.1.2 概率论3

1.1.3 优化分析5

1.1.4 框架分析6<

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