人人可懂的深度学习
人工智能 深度学习的入门级读物 新华书店全新正版书籍
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全新
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作者[爱尔兰]约翰·D.凯莱赫(John D. Kelleher)
出版社机械工业出版社
出版时间2020-05
版次1
装帧其他
货号1202345994
上书时间2023-02-17
商品详情
- 品相描述:全新
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新华文轩网络书店 全新正版书籍
- 商品描述
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本书将深度学习技术的发展历史、现状和未来向读者娓娓道来,以深入浅出的方式介绍了深度学习的核心思想和关键技术,非常适合尚不具备专业背景的读者学习和了解什么是深度学习技术,如何进行深度学习,深度学习适合哪些任务,深度学习还有哪些不足。本书对深度学习中的一些关键问题(如过拟合和梯度消失)、核心技术(如反向传播和梯度下降)、典型模型(如卷积神经网络和循环神经网络)的讲解简洁而不失深刻,对深度学习技术未来发展的讨论很有启发性,专业人士也能从中获益。
图书标准信息
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作者
[爱尔兰]约翰·D.凯莱赫(John D. Kelleher)
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出版社
机械工业出版社
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出版时间
2020-05
-
版次
1
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ISBN
9787111680109
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定价
69.00元
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装帧
其他
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开本
32开
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纸张
胶版纸
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字数
142千字
- 【内容简介】
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采用通俗易懂的语言,简明而全面地介绍对人工智能革命起到核心作用的深度学习技术。
- 【目录】
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译者序
前言
致谢
第1章┆深度学习概述 / 1
1.1 人工智能、机器学习和深度学习?/?4
1.2 什么是机器学习?/?10
1.3 机器学习为何如此困难?/?14
1.4 机器学习的关键要素?/?18
1.5 有监督学习、无监督学习和强化学习?/?21
1.6 深度学习为何如此成功?/?24
1.7 本章小结及本书内容安排?/?27
第2章┆预备知识 / 31
2.1 什么是数学模型?/?32
2.2 含有多个输入的线性模型?/?35
2.3 线性模型的参数设置?/?37
2.4 从数据中学习模型参数?/?39
2.5 模型的组合?/?44
2.6 输入空间、权重空间和激活空间?/?46
2.7 本章小结?/?49
第3章┆神经网络:深度学习的基石 / 51
3.1 人工神经网络?/?53
3.2 人工神经元是如何处理信息的?/?56
3.3 为什么需要激活函数?/?61
3.4 神经元参数的变化如何影响神经元的行为?/?65
3.5 使用GPU加速神经网络的训练?/?73
3.6 本章小结?/?77
第4章┆深度学习简史 / 80
4.1 早期研究:阈值逻辑单元?/?83
4.2 连接主义:多层感知机?/?98
4.3 深度学习时代?/?114
4.4 本章小结?/?124
第5章┆卷积神经网络和循环神经网络 / 126
5.1 卷积神经网络?/?127
5.2 循环神经网络?/?135
第6章┆神经网络的训练 / 147
6.1 梯度下降?/?149
6.2 使用反向传播训练神经网络?/?165
第7章┆深度学习的未来 / 181
7.1 推动算法革新的大数据?/?183
7.2 新模型的提出?/?187
7.3 新形式的硬件?/?189
7.4 可解释性问题?/?192
7.5 结语?/?196
术语表 / 197
参考文献 / 203
延伸阅读 / 208
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