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题名/责任者:

深度学习与神经网络/赵眸光编著

出版发行项:

北京:电子工业出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-121-44429-6/CNY98.00

载体形态项:

xiv, 374页:图;24cm

丛编项:

人工智能前沿理论与技术应用丛书

个人责任者:

赵眸光 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

书目附注:

有书目 (第363-374页)

提要文摘附注:

本书围绕神经网络和深度学习的基础知识体系进行梳理。全书共16章。第1章介绍人工智能、机器学习、神经网络与深度学习的基本概念及相互关系，并对神经网络的发展历程和产生机理进行阐述；第2章介绍神经网络的基本神经元模型、网络结构、学习方法、学习规则、正则化方法、模型评估方法等基础知识；第3-8章介绍多层感知器神经网络、自组织竞争神经网络、径向基函数神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制与反馈网络；第9章介绍深度学习网络优化的相关内容；第10-13章介绍受限玻尔兹曼机和深度置信网络、栈式自编码器、生成对抗网络和图神经网络；第14章介绍深度强化学习；第15章介绍深度学习的可解释性；第16章介绍多模态预训练模型。

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