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Online Public Access Catalogue

题名/责任者:

深度学习与神经网络/赵金晶，李虎，张明编著

出版发行项:

北京:电子工业出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-121-47373-9/CNY86.00

载体形态项:

11,219页:图;24cm

并列正题名:

Deep learning and neural networks

个人责任者:

赵金晶 编著

个人责任者:

李虎 编著

个人责任者:

张明 编著

学科主题:

机器学习

学科主题:

人工神经网络

中图法分类号:

TP181

中图法分类号:

TP183

相关题名附注:

封面英文题名：Deep learning and neural networks

提要文摘附注:

本书共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；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；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；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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