|
题名:
|
深度学习、优化与识别 / 焦李成...[等] 著 , |
|
ISBN:
|
978-7-302-47367-1 价格： CNY128.00 |
|
语种:
|
chi |
|
载体形态:
|
xii, 395页 图 (部分彩图) 24cm |
|
出版发行:
|
出版地： 北京 出版社： 清华大学出版社 出版日期： 2017 |
|
内容提要:
|
深度神经网络是近年来受到广泛关注的研究方向, 它已成为人工智能2.0的主要组成部分。本书系统地论述了深度神经网络基本理论、算法及应用。全书共十六章, 分为两个部分; 第一部分 (第一章到第十章) 系统论述了理论及算法, 包括深度前馈神经网络、深度卷积神经网络、深度堆栈神经网络、深度递归神经网络、深度生成网络、深度融合网络等; 第二部分 (第十一章到第十五章) 论述了常用的深度学习平台, 以及在高光谱图像、自然图像、SAR与极化SAR影像等领域的应用; 第十六章为总结与展望, 给出了深度学习发展的历史图、前沿方及最新进展。每章都附有相关阅读材料及仿真代码, 以便有兴趣的读者进一步钻研探索。 |
|
主题词:
|
人工神经网络 研究 |
|
中图分类法:
|
TP183 版次： 5 |
|
主要责任者:
|
焦李成 著 |
|
主要责任者:
|
赵进 著 |
|
主要责任者:
|
杨淑媛 著 |
|
索书号:
|
4 |