书目信息 |
| 题名： |
深度神经网络的学习理论
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| 作者： | 林绍波 ， 王迪 ， 周定轩 著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 科学出版社 2025.01 |
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| 页数： | 194页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | 大数据与数据科学专著系列 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP183 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 人工神经网络--ren gong shen jing wang luo--研究 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-5088-6544-7 | |
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| 001 | 93570 | |
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| 200 | 1 | @a深度神经网络的学习理论@Ashen du shen jing wang luo de xue xi li lun@f林绍波, 王迪, 周定轩著 |
| 210 | @a北京@c科学出版社@c龙门书局@d2025.01 | |
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| 300 | @a国家出版基金项目 “十四五”时期国家重点出版物出版专项规划项目 | |
| 312 | @a英文题名取自封面 | |
| 314 | @a林绍波, 西安交通大学管理学院, 教授、博士生导师, 青年拔尖人才。博士毕业于西安交通大学数学与统计学院, 曾先后于香港城市大学数学系、香港理工大学应用数学系、香港城市大学数据科学学院担任博士后、副研究员、研究员。研究方向为分布式学习与深度学习的理论基础。在JMLR, TPAMI, ACHA, SIAM JNA等国际著名期刊发表SCI论文60多篇 (包括IEEE Trans 长文21篇)。主持或以核心成员参与国家级课题11项。王迪, 西安交通大学管理学院智能决策与机器学习研究中心副教授, 研究方向为深度学习、张量分析及分布式学习。周定轩, 悉尼大学数学系教授, 研究方向小为学习理论、函数逼近论及深度学习。 | |
| 320 | @a有书目 (第187-194页) | |
| 330 | @a本书以函数逼近论与学习理论为主要工具, 建立了一个系统的数学框架来解释深度的必要性、深度神经网络的适用性、数据规模对深度神经网络的影响、深度选择问题、网络结构选择问题及过参数化深度神经网络的泛化性等理论问题。 | |
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| 深度神经网络的学习理论/林绍波, 王迪, 周定轩著.-北京：科学出版社：龙门书局，2025.01 |
| 194页：图；24cm.-(大数据与数据科学专著系列；5) |
| 国家出版基金项目 “十四五”时期国家重点出版物出版专项规划项目 |
| ISBN 978-7-5088-6544-7：CNY98.00 |
| 本书以函数逼近论与学习理论为主要工具, 建立了一个系统的数学框架来解释深度的必要性、深度神经网络的适用性、数据规模对深度神经网络的影响、深度选择问题、网络结构选择问题及过参数化深度神经网络的泛化性等理论问题。 |
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正题名：深度神经网络的学习理论
索取号：TP183/L510
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