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深度学习 陈明 9787302687863 清华大学出版社 高等学校计算机专业系列教材
¥ ×1
【基本信息】
深度学习
作者:陈明
丛书名:高等学校计算机专业系列教材
定价:79元
印次:1-1
ISBN:9787302687863
出版日期:2025.05.01
印刷日期:2025.05.14
【基本内容】
"深度学习是人工智能中的核心问题之一,本书较系统地介绍了深度学习的基本内容,共15章,分别为概述、前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、深度残差神经网络、Transformer模型、生成对抗网络、深度信念网络、胶囊神经网络、自编码器、强化学习、脉冲神经网络、迁移学习、元学习和大语言模型。 本书注重基本概念、基本方法、基本模型和基本应用的介绍,并通过应用实例来说明深度学习模型与算法,语言精练,逻辑层次清晰,内容先进实用,可以作为大学“深度学习”课程的教材,也可以作为应用深度学习的科技人员的参考书。 "
【目录】
第1章概述/1
1.1深度学习的发展过程2
1.1.1深度学习的起源2
1.1.2深度学习的发展3
1.1.3深度学习的爆发3
1.2机器学习基础4
1.2.1机器学习方式5
1.2.2机器学习的主要流派与演化过程9
1.2.3泛化能力与增强方法10
1.2.4模型性能评价指标13
1.2.5相似性度量与误差计算15
1.3神经网络模型基础21
1.3.1神经网络模型及特点21
1.3.2学习方式与学习规则26
1.3.3深度学习模型34
1.4计算图38
1.4.1计算图的基本组成部分38
1.4.2构建计算图的过程38
1.4.3计算图的优势39
本章小结39
第2章前馈神经网络/40
2.1分类模型40
2.1.1分类系统40
2.1.2判别函数41
2.1.3线性不可分的分类42
2.2感知机43
2.2.1离散感知机43
2.2.2连续感知机45
2.3BP神经网络47
2.3.1多层感知机结构47
2.3.2误差反向传播算法48
2.3.3Dropout方法53
2.3.4回归神经网络53
本章小结55
第3章卷积神经网络/57
3.1卷积神经网络的产生57
3.1.1问题的提出58
3.1.2卷积神经网络的特点58
3.2卷积神经网络的结构59
3.2.1CNN的系统结构60
3.2.2输入层60
3.2.3卷积层62
3.2.4池化层68
3.2.5输出层69
3.3卷积神经网络的训练71
3.3.1CNN的训练过程71
3.3.2CNN的正向传播过程...
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