题名:
深度学习与神经网络   / 赵金晶, 李虎, 张明编著 ,
ISBN:
978-7-121-47373-9 价格： CNY86.00
语种:
chi
载体形态:
xi, 219页 图 24cm
出版发行:
出版地： 北京 出版社： 电子工业出版社 出版日期： 2024
内容提要:
本书分为7章。第1章绪论, 梳理人工智能不同技术流派的特点、深度学习的发展及前沿技术; 第2章介绍相关预备知识, 包括线性代数、概率论、优化理论及机器学习的基础知识; 第3章从前馈神经网络的基础模型--感知器出发, 介绍前馈神经网络的基本结构及涉及的激活函数、梯度下降、误差反向传播等内容; 第4 章介绍深度模型的优化, 讨论神经网络优化中常见的病态问题; 第5章介绍深度学习中的正则化, 包括范数惩罚、数据集增强与噪声注入、提前停止等; 第6章介绍卷积神经网络, 以及卷积神经网络在计算机视觉领域的具体应用; 第7章通过实际案例介绍循环神经网络与卷积神经网络的结合应用。 
主题词:
机器学习  
主题词:
人工神经网络  
中图分类法:
TP181 版次： 5
中图分类法:
TP183 版次： 5
主要责任者:
赵金晶, 编著
主要责任者:
李虎, 编著
主要责任者:
张明, 编著
责任者附注:
赵金晶, 女, 1981年生, 军事科学院系统工程研究院研究员, 国防科技大学计算机学院博士毕业, 主要研究方向为网络与信息安全、人工智能技术。李虎, 男, 1987年生, 军事科学院系统工程研究院工程师, 国防科技大学计算机学院博士毕业, 主要研究方向为网络与信息安全。张明, 男, 1990年生, 军事科学院系统工程研究院工程师, 北京系统工程研究所硕士毕业, 主要研究方向为机器学习和人工智能安全。