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深度学习简明教程 焦李成 等 编 大中专 文轩网
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深度学习简明教程
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为了适应和持续推动人工智能学科和多学科交叉领域的新发展,本书遵循“理论化—典型化—应用化”的思路,秉持以理论学习和工程应用为主要背景论述深度学习基础理论、方法和应用的宗旨,结合团队多年领域研究和课堂教学实践,从深度神经网络的核心结构和原理出发,阐述了典型神经网络及其实际应用。 全书分为四部分,共16章。其中,深度学习理论概述部分(第1章)分析了人工智能的历史、发展与现状;深度学习模型基础部分(第2~8章)从神经网络的基础出发,讨论了人工神经网络的结构、原理、性质与典型应用,并依序详细回顾了反向传播算法、卷积神经网络、自编码网络、Hopfield神经网络、循环神经网络等几类基本网络的功能、结构、算法与典型应用; 深度学习进阶部分(第9~14章)分别对残差网络、生成式对抗网络、深度强化学习、图神经网络、多尺度深度几何网络、Transformer网络进行了介绍;深度学习实战和展望部分null
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