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• 010 __ |a 978-7-302-62183-6 |d CNY59.90

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• 200 1_ |a 神经网络与深度学习 |A shen jing wang lao yu shen du xue xi |e 微课视频版 |f 尚文倩编著

• 210 __ |a 北京 |c 清华大学出版社 |d 2022

• 215 __ |a 267页, [1] 叶图版 |c 图 (部分彩图) |d 26cm

• 320 __ |a 有书目 (第266-267页)

• 330 __ |a 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。

• 606 0_ |a 人工神经网络 |A ren gong shen jing wang lao

• 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi2077386

• 690 __ |a TP183 |v 5

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 尚文倩 |A shang wen qian |4 编著

• 905 __ |a WFKJXY |d TP183/37

• 920 __ |a 4370400 |z 1