人人可懂的深度学习
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作者约翰·D.凯莱赫(JohnD.Kelleher)
出版社机械工业出版社
ISBN9787111680109
出版时间2021-04
装帧平装
开本32开
定价69元
货号31141169
上书时间2024-06-15
商品详情
- 品相描述：全新
- 商品描述
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作者简介
赵启军，四川大学计算机学院副教授，研究方向为计算机视觉、模式识别、图像处理、生物特征识别。
目录
译者序<br/>前言<br/>致谢<br/>第1章┆深度学习概述 / 1<br/>1.1 人工智能、机器学习和深度学习?/?4<br/>1.2 什么是机器学习?/?10<br/>1.3 机器学习为何如此困难?/?14<br/>1.4 机器学习的关键要素?/?18<br/>1.5 有监督学习、无监督学习和强化学习?/?21<br/>1.6 深度学习为何如此成功?/?24<br/>1.7 本章小结及本书内容安排?/?27<br/>第2章┆预备知识 / 31<br/>2.1 什么是数学模型?/?32<br/>2.2 含有多个输入的线性模型?/?35<br/>2.3 线性模型的参数设置?/?37<br/>2.4 从数据中学习模型参数?/?39<br/>2.5 模型的组合?/?44<br/>2.6 输入空间、权重空间和激活空间?/?46<br/>2.7 本章小结?/?49<br/>第3章┆神经网络：深度学习的基石 / 51<br/>3.1 人工神经网络?/?53<br/>3.2 人工神经元是如何处理信息的?/?56<br/>3.3 为什么需要激活函数?/?61<br/>3.4 神经元参数的变化如何影响神经元的行为?/?65<br/>3.5 使用GPU加速神经网络的训练?/?73<br/>3.6 本章小结?/?77<br/>第4章┆深度学习简史 / 80<br/>4.1 早期研究：阈值逻辑单元?/?83<br/>4.2 连接主义：多层感知机?/?98<br/>4.3 深度学习时代?/?114<br/>4.4 本章小结?/?124<br/>第5章┆卷积神经网络和循环神经网络 / 126<br/>5.1 卷积神经网络?/?127<br/>5.2 循环神经网络?/?135<br/>第6章┆神经网络的训练 / 147<br/>6.1 梯度下降?/?149<br/>6.2 使用反向传播训练神经网络?/?165<br/>第7章┆深度学习的未来 / 181<br/>7.1 推动算法革新的大数据?/?183<br/>7.2 新模型的提出?/?187<br/>7.3 新形式的硬件?/?189<br/>7.4 可解释性问题?/?192<br/>7.5 结语?/?196<br/>术语表 / 197<br/>参考文献 / 203<br/>延伸阅读 / 208
内容摘要
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。
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