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神经网络与深度学习 微课视频版 尚文倩 编 大中专 文轩网
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神经网络与深度学习 微课视频版
本书从神经网络起源开始介绍人工神经网络发展过程中出现的多种优秀模型,从理论到实践系统介绍和分析了每个模型的提出原因、模型结构、运行过程以及如何实现。书中从神经元入手,由小到大、由点到面地介绍了在神经网络发展过程中里程碑式的网络模型。 书籍梳理了多种模型结构、学习算法、数据集以及实现过程,采用科学的学习模式设计教材,让读者先从理论入手,经过详细的文字和数学公式的引导,自己尝试实现模型。书籍每章都包括理论、应用和实践三个主要部分,这是目前很多同类型教材不具备的,本书可以作为高等院校专业和非专业学生的教材,教材内容严谨充实,拥有深度但不晦涩难懂,可以作为神经网络入门的指路灯塔,亦可作为从事相关研究人员的知识全集。
本书从两大部分阐述了神经网络与深度学习的基本理论: 一是神经网络; 二是深度学习。系统地整理了神经网络与深度学习的知识体系,由浅入深地进行了详细讲解。全书共13章,第1章介绍神经网络的概念、发展历史、研究内容、应用领域以及神经网络与深度学习的关系。其后12章的内容分为两大部分: 第一部分(第2~7章)阐述了6种典型的神经网络模型,即M-P模型、感知机模型、BP神经网络、Hopfield神经网络、玻耳兹曼机、自组织神经网络等。第二部分(第8~13章)阐述了深度学习的6种经典模型,即深度神经网络、深度置信网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络、图神经网络等。详细介绍了它们的网络结构、学习算法、工作原理、应用实例及操作实践,使学生在全面掌握神经网络与深度学习相关知识的同时,提高动手能力,并提高应用神经网络与深度学习技术来解决实际问题的能力。每章后面附有习题,以供读者练习。 null
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