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全新正版人工智能技术原理与应用9787566917867东华大学出版社
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绪论章 神经网络基础(一) 节 什么是神经网络 第二节 有监督学习第二章 神经网络基础(二) 节 二元分类问题与符号表达 第二节 损失函数与代价函数 第三节 逻辑回归中的梯度下降法 3.1 梯度下降 3.2 向前传播与向后传播的计算 第四节 单次迭代中梯度下降算法的编程实现第三章 全连接神经网络 节 什么是全连接神经网络 第二节 神经网络常用的激活函数 2.1 各种非线激活函数 2.2 为什么需要非线激活函数 第三节 激活函数的导数 3.1 sigmoid函数的导数 3.2 tanh函数的导数 3.3 ReLU函数和Leaky ReLU函数的导数 第四节 全连接神经网络向后传播时的梯度计算 第五节 多层神经网络 5.1 多层神经网络的向前传播计算 5.2 多层神经网络向前/向后传播的编程模块 第六节 神经网络的随机初始化 第七节 二元分类问题案例分析第四章 神经网络调优(一) 节 训练集、验集及测试集 1.1 定义 1.2 数据集的划分原则 第二节 偏差与方差 第三节 神经网络的正则化 3.1 L2正则化 3.2 L2正则化预防过拟合 3.3 Dropout正则化 3.4 Dropout正则化的作用原理 3.5 正则化方法 第四节 输人数据的归一化处理 第五节 梯度消失/梯度 第六节 深度神经网络的权重初始化及案例分析第五章 神经网络调优(二) 节 小批量的概念 第二节 小批量的作用原理 第三节 指数加权平均 3.1 指数加权平均的基本概念 3.2 指数加权平均的含义 3.3 指数加权平均的偏差修正 第四节 几种常见的梯度下降法 4.1 动量梯度下降法 4.2 RMSprop 4.3 Adam优化算法 第五节 学习率衰减 第六节 局部问题第六章 神经网络调优(三) 节 超参数的选择 ……第七章 卷积神经网络基础第八章 卷积神经网络的常见架构与分析第九章 目标检测第十章 常见深度神经网络架构十章 图像分割第十二章 少样本学习与图像特征匹配第十三章 风格迁移与生成对抗网络第十四章 深度学习在三维模型上的发展与应用第十五章 深度学习在系统中的应用第十六章 深度学习常用评价指标
本书从人工智能技术的基本原理出发,涵盖人工神经网络的基本原理、网络优化过程中的超参数设置,以及卷积神经网络的基本概念与常见架构。在此基础上,详细介绍深度学习技术在目标检测、图像分割、少样本学习、风格迁移及生成对抗等常见任务中的应用原理,并结合相关研究领域的新进展,介绍深度学习在三维模型及系统中的应用。 本书针对零编程基础的读者讲解人工智能技术的基础知识,及其在纺织领域若干问题上的使用方法和流程。可供纺织院校高年级生以及低年级作为教材,也可供相关生产企业和研究单位的专业技术人员阅读参考。
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