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深度学习入门与实践电子书

本教材的作者是海外引人才,既有国外学习工作的背景,也有在国内院校教学的经验,本书正是将二者有机结合起来,编写而成的深度学习的门级教材。通过本书的学习,可以下扎实基础,为后续了解人工智能前沿做知识储备。

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作       者:王舒禹,吕鑫

出  版  社:机械工业出版社

出版时间:2023-05-25

字       数:18.4万

所属分类: 教育 > 大中专教材 > 研究生/本科/专科教材

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大约在一百年前,电气化改变了交通运输行业、制造业、医疗行业、通信行业,如今AI带来了同样巨大的改变。AI的各个分支中发展为迅速的方向之一就是深度学习。 本书主要涉及以下内容:第1部分是神经网络的基础,学习如何建立神经网络,以及如何在数据上面训练它们。第2部分行深度学习方面的实践,学习如何构建神经网络与超参数调试、正则化以及一些高级优化算法。第3部分学习卷积神经网络(CNN),以及如何搭建模型、有哪些经典模型。它经常被用于图像领域,此外目标检测、风格迁移等应用也将涉及。后在第4部分学习序列模型,以及如何将它们应用于自然语言处理等任务。序列模型讲到的算法有循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、注意力机制。 通过以上内容的学习,读者可以门深度学习领域并下扎实基础,为后续了解和探索人工智能前沿科技做知识储备。 本书配有电子课件,需要配套资源的教师可登录机械工业出版社教育服务网www.cmpedu.com免费注册后下载。<br/>【推荐语】<br/>本教材的作者是海外引人才,既有国外学习工作的背景,也有在国内院校教学的经验,本书正是将二者有机结合起来,编写而成的深度学习的门级教材。通过本书的学习,可以下扎实基础,为后续了解人工智能前沿做知识储备。<br/>
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前言

第1部分 神经网络和深度学习

第1章 深度学习简介

第2章 神经网络的编程基础

第3章 浅层神经网络

第4章 深层神经网络

第2部分 改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化

第5章 深度学习的实践

第6章 优化算法

第7章 超参数调试、正则化

第3部分 卷积神经网络及应用

第8章 卷积神经网络

第9章 深度卷积网络:实例探究

第10章 目标检测

第11章 特殊应用:人脸识别和神经风格迁移

第4部分 序列模型

第12章 循环序列模型

第13章 序列模型和注意力机制

附录

附录A 深度学习符号指南

附录B 线性代数

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