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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
  • 新商品上架
    • 作者: 无著 | 陈明编
    • 出版社: 清华大学出版社
    • 出版时间:2025-05
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    • 作者: 无著| 陈明编
    • 出版社:清华大学出版社
    • 出版时间:2025-05
    • 开本:16开
    • ISBN:9784476206634
    • 版权提供:清华大学出版社

    【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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