神经网络与深度学习
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作者邱锡鹏
出版社机械工业出版社
ISBN9787111649687
出版时间2020-04
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数448页
定价149元
货号SC:9787111649687
上书时间2024-10-14
商品详情
- 品相描述：全新
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内容简介:
本书是深度学习领域的入门教材，系统地整理了深度学习的知识体系，由浅入深地阐述了深度学习的基础知识、主要模型以及前沿研究热点，使得读者能有效地掌握深度学习的相关知识，并具备以深度学习技术来处理和解决大数据问题的能力。
全书共 15章，分为三个部分。第一部分为机器学习基础：第 1章是绪论，概要介绍人工智能、机器学习、深度学习；第 2～3章介绍机器学习的基础知识。第二部分是基础模型：第 4～6章分别讲述三种主要的神经网络模型：前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络；第 7章介绍神经网络的优化与正则化方法；第 8章介绍神经网络中的注意力机制和外部记忆；第 9章简要介绍一些无监督学习方法；第 10章介绍一些模型独立的机器学习方法，包括集成学习、自训练、协同训练、多任务学习、迁移学习、终身学习、元学习等。第三部分是进阶模型：第 11章介绍概率图模型的基本概念；第 12章介绍两种早期的深度学习模型—玻尔兹曼机和深度信念网络；第 13章介绍深度生成模型，包括变分自编码器和生成对抗网络；第 14章介绍深度强化学习；第 15章介绍应用十分广泛的序列生成模型。
本书可作为高等院校人工智能、计算机、自动化、电子和通信等相关专业的研究生或本科生教材，也可供相关领域的研究人员和工程技术人员参考。
目录:
序
前言
常用符号表
第一部分 机器学习基础
第1章 绪论3
1.1人工智能...............................4
1.1.1人工智能的发展历史....................5
1.1.2人工智能的流派.......................7
1.2机器学习...............................7
1.3表示学习...............................8
1.3.1局部表示和分布式表示...................9
1.3.2表示学习...........................11
1.4深度学习...............................11
1.4.1端到端学习..........................12
1.5神经网络...............................13
1.5.1人脑神经网络........................13
1.5.2人工神经网络........................14
1.5.3神经网络的发展历史....................15
1.6本书的知识体系...........................17
1.7常用的深度学习框架.........................18
1.8总结和深入阅读...........................20
第2章 机器学习概述23
2.1基本概念...............................24
2.2机器学习的三个基本要素......................26
2.2.1模型....................
...
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