深度学习的理论基础与核心算法
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全新
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作者焦李成 ... [等] 编著
出版社清华大学出版社
ISBN9787302630715
出版时间2023-12
装帧平装
开本其他
定价99元
货号4531769
上书时间2024-12-20
商品详情
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作者简介
焦李成,欧洲科学院外籍院士,俄罗斯自然科学院外籍院士,IEEE Fellow。现任西安电子科技大学计算机科学与技术学部主任、人工智能研究院院长、智能感知与图像理解教育部重点实验室主任、教育部科技委学部委员、教育部人工智能科技创新专家组专家、首批入选国家百千万人才工程(第一二层次)、教育部长江学者计划创新团队负责人、“一带一路”人工智能创新联盟理事长,陕西省人工智能产业技术创新战略联盟理事长,中国人工智能学会第六-七届副理事长,IEEE/IET/CAAI/CAA/CIE/CCF Fellow,连续七年入选爱思唯尔高被引学者榜单。主要研究方向为智能感知与量子计算、图像理解与目标识别、深度学习与类脑计算。曾获国家自然科学奖二等奖、吴文俊人工智能杰出贡献奖、霍英东青年教师奖、全国模范教师称号、中国青年科技奖、及省部级一等奖以上科技奖励十余项。
目录
本书旨在给出深度学习的理论基础和核心算法的主要内容, 从而有利于读者和研究者系统地掌握理论结构和脉络。本书首先介绍了深度学习的相关数学基础, 主要包括线性代数、概率论、信息论三部分。随后系统地介绍了深度学习的重点内容, 主要分为五方面: 深度学习的逼近理论、深度学习的表征理论、深度学习的学习理论、深度学习的优化理论、深度学习的核心算法。
内容摘要
本书旨在给出深度学习的理论基础和核心算法的主要内容,从而有利于读者和研究者系统地掌握理论结构和脉络。本书首先介绍了深度学习的相关数学基础,主要包括线性代数、概率论、信息论三部分。随后系统地介绍了深度学习的重点内容,主要分为五方面:深度学习的逼近理论、深度学习的表征理论、深度学习的学习理论、深度学习的优化理论、深度学习的核心算法。
本书可作为高等院校智能科学与技术、人工智能、计算机科学、电子科学与技术、控制科学与工程等专业本科生和研究生的教材,还可供对人工智能技术及其应用感兴趣的工程技术人员参考。
主编推荐
本书旨在给出深度学习的理论基础和核心算法的主要内容,从而有利于读者和研究者系统的掌握理论结构和脉络。全书在理论方面,兼顾人工智能数学基础知识与领域近期新原创基础理论,为推动下一代人工智能、下一代深度学习的发展提供坚实的理论支撑;面向关键核心技术,以核心算法为驱动,抽取出最关键普适的技术思想,提炼简洁可复用的知识模型,提出更有力的新方法,为发展更有力的新方法提供“源头活水”。
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