MARC状态：审校 文献类型：中文图书 浏览次数：8
- 题名/责任者:
- 深度学习与神经网络/赵金晶, 李虎, 张明编著
- 出版发行项:
- 北京:电子工业出版社,2024
- ISBN及定价:
- 978-7-121-47373-9/CNY86.00
- 载体形态项:
- xi, 219页:图;24cm
- 个人责任者:
- 赵金晶, 1981- 编著
- 个人责任者:
- 李虎, 1987- 编著
- 个人责任者:
- 张明, 1990- 编著
- 学科主题:
- 机器学习
- 学科主题:
- 人工神经网络
- 中图法分类号:
- TP18
- 相关题名附注:
- 英文并列题名取自封面
- 责任者附注:
- 赵金晶, 女, 1981年生, 军事科学院系统工程研究院研究员, 国防科技大学计算机学院博士毕业, 主要研究方向为网络与信息安全、人工智能技术。李虎, 男, 1987年生, 军事科学院系统工程研究院工程师, 国防科技大学计算机学院博士毕业, 主要研究方向为网络与信息安全。张明, 男, 1990年生, 军事科学院系统工程研究院工程师, 北京系统工程研究所硕士毕业, 主要研究方向为机器学习和人工智能安全。
- 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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