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题名/责任者:

神经网络与深度学习:微课视频版/尚文倩编著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2022

ISBN及定价:

978-7-302-62183-6/CNY59.90

载体形态项:

267页, [1] 叶图版:图 (部分彩图);26cm

个人责任者:

尚文倩 编著

学科主题:

人工神经网络

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP183

中图法分类号:

TP181

书目附注:

有书目 (第266-267页)

提要文摘附注:

本书共13章, 第1章介绍神经网络的概念、发展历史、研究内容、应用领域以及神经网络与深度学习的关系。其后12章的内容分为两大部分: 第一部分 (第2-7章) 阐述了6种典型的神经网络模型, 即M-P模型、感知机模型、BP神经网络、Hopfield神经网络、玻耳兹曼机、自组织神经网络等。第二部分 (第8-13章) 阐述了深度学习的6种经典模型, 即深度神经网络、深度置信网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络、图神经网络等。详细介绍了它们的网络结构、学习算法、工作原理、应用实例及操作实践, 使学生在全面掌握神经网络与深度学习相关知识的同时, 提高动手能力, 并提高应用神经网络与深度学习技术来解决实际问题的能力。

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