深度学习
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天津和平
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作者刘鹏
出版社电子工业出版社
ISBN9787121335211
出版时间2018-01
装帧其他
开本16开
定价45元
货号30090865
上书时间2024-12-17
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商品详情
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作者简介
张燕，博士，教授，金陵科技学院副校长。
现任江苏省计算机学会常务理事、江苏省人工智能学会常务理事、江苏省农学会智慧农业分会理事长。
主持完成市厅级以上科研项目14项，其中教学改革试验和教学研究项目7项，发表研究论文20多篇，合著专著1部，主编教材5部。荣获江苏省高等教育教学成果二等奖2项、江苏省高教研究成果二等奖、三等奖各1项；南京市决策咨询成果二等奖、三等奖各1项。荣获江苏省“333高层次人才培养工程”第二批中青年科学技术带头人、南京市“三八”红旗手、南京市优秀教育工作者等称号。
目录
第1章 深度学习的来源与应用
1.1 人工智能的思想、流派与发展起落
1.1.1 人工智能的思潮流派和主要研究与应用领域
1.1.2 人工智能的三起三落
1.2 什么是深度学习
1.2.1 我们不分离――数据和算法
1.2.2 深度学习基础
1.3 机器学习与深度学习
1.3.1 机器学习的定义与种类
1.3.2 机器学习的任务与方法
1.3.3 深度学习的提出
1.4 深度学习的应用场景
1.4.1 应用场合和概念层次
1.4.2 主要开发工具和框架
1.4.3 人工智能、深度学习有关学术会议和赛事
习题
参考文献
第2章 深度学习的数学基础
2.1 线性代数
2.1.1 向量空间
2.1.2 矩阵分析
2.2 概率与统计
2.2.1 概率与条件概率
2.2.2 贝叶斯理论
2.2.3 信息论基础
2.3 多元微积分
2.3.1 导数和偏导数
2.3.2 梯度和海森矩阵
2.3.3 最速下降法
2.3.4 随机梯度下降算法
习题
参考文献
第3章 人工神经网络与深度学习
3.1 探秘大脑的工作原理
3.1.1 人类活动抽象与深度学习模型
3.1.2 人脑神经元的结构
3.1.3 人脑神经元功能
3.1.4 人脑视觉机理
3.2 人脑神经元模型
3.2.1 人脑神经元模型介绍
3.2.2 激活函数
3.3 M-P模型
3.3.1 标准M-P模型
3.3.2 改进的M-P模型
3.4 人脑神经网络的互连结构
3.4.1 前馈神经网络
3.4.2 反馈网络
3.5 人工神经网络的学习
3.5.1 人工神经网络的学习方式
3.5.2 神经网络的学习规则
内容摘要
刘鹏主编的《深度学习》是深度学习的入门教材，系统地介绍了深度学习的基本概念与实战应用，包括深度学习在图像、语音、文本方向的应用，以及前沿发展等。本书分为10章，大致为3个部分：第1部分（1-3章）介绍深度学习的基础知识。第2部分（4-6章）介绍深度学习的各个方面，从算法设计到模型实现。第3部分（8-10章）介绍深度学习的实战应用以及前沿发展。每章都附有相应的习题和参考文献，以便感兴趣的读者进一步深入思考。“让学习变得轻松”是本书的基本编写理念。
本书适合作为相关专业本科和研究生教材，也适
合作为深度学习研究与开发人员的入门书籍。
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