书目信息 |
| 题名： |
深度学习与神经网络
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| 作者： | 赵金晶, ， 李虎, ， 张明, 编著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 电子工业出版社 2024.02 |
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| 页数： | xi, 219页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | ||
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP18 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 机器学习--ji qi xue xi , 人工神经网络--ren gong shen jing wang luo | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-121-47373-9 | |
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| 200 | 1 | @a深度学习与神经网络@Ashen du xue xi yu shen jing wang luo@f赵金晶, 李虎, 张明编著 |
| 210 | @a北京@c电子工业出版社@d2024.02 | |
| 215 | @axi, 219页@c图@d24cm | |
| 312 | @a英文并列题名取自封面 | |
| 314 | @a赵金晶, 女, 1981年生, 军事科学院系统工程研究院研究员, 国防科技大学计算机学院博士毕业, 主要研究方向为网络与信息安全、人工智能技术。李虎, 男, 1987年生, 军事科学院系统工程研究院工程师, 国防科技大学计算机学院博士毕业, 主要研究方向为网络与信息安全。张明, 男, 1990年生, 军事科学院系统工程研究院工程师, 北京系统工程研究所硕士毕业, 主要研究方向为机器学习和人工智能安全。 | |
| 330 | @a本书分为7章。第1章绪论, 梳理人工智能不同技术流派的特点、深度学习的发展及前沿技术; 第2章介绍相关预备知识, 包括线性代数、概率论、优化理论及机器学习的基础知识; 第3章从前馈神经网络的基础模型--感知器出发, 介绍前馈神经网络的基本结构及涉及的激活函数、梯度下降、误差反向传播等内容; 第4章介绍深度模型的优化, 讨论神经网络优化中常见的病态问题; 第5章介绍深度学习中的正则化, 包括范数惩罚、数据集增强与噪声注入、提前停止等; 第6章介绍卷积神经网络, 以及卷积神经网络在计算机视觉领域的具体应用; 第7章通过实际案例介绍循环神经网络与卷积神经网络的结合应用。 | |
| 510 | 1 | @aDeep learning and neural networks@zeng |
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| 701 | 0 | @a赵金晶,@Azhao jin jing@f1981-@4编著 |
| 701 | 0 | @a李虎,@Ali hu@f1987-@4编著 |
| 701 | 0 | @a张明,@Azhang ming@f1990-@4编著 |
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| 深度学习与神经网络/赵金晶, 李虎, 张明编著.-北京：电子工业出版社，2024.02 |
| xi, 219页：图；24cm |
| ISBN 978-7-121-47373-9：CNY86.00 |
| 本书分为7章。第1章绪论, 梳理人工智能不同技术流派的特点、深度学习的发展及前沿技术; 第2章介绍相关预备知识, 包括线性代数、概率论、优化理论及机器学习的基础知识; 第3章从前馈神经网络的基础模型--感知器出发, 介绍前馈神经网络的基本结构及涉及的激活函数、梯度下降、误差反向传播等内容; 第4章介绍深度模型的优化, 讨论神经网络优化中常见的病态问题; 第5章介绍深度学习中的正则化, 包括范数惩罚、数据集增强与噪声注入、提前停止等; 第6章介绍卷积神经网络, 以及卷积神经网络在计算机视觉领域的具体应用; 第7章通过实际案例介绍循环神经网络与卷积神经网络的结合应用。 |
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正题名：深度学习与神经网络
索取号：TP18/Z302
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