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• 200 1_ |a 深度学习与神经网络 |f 赵金晶等编著

• 210 __ |a 北京 |c 电子工业出版社 |d 2024-02-01

• 215 __ |a 232页 |d 26cm

• 330 __ |a 全书分为7个章节。第1章绪论，梳理了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，包括线性代数、概率论、优化理论以及机器学习的基础知识；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以及涉及的激活函数、梯度下降、反向传播等内容；第4章，介绍深度模型的优化问题，讨论了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方法，包括范数惩罚、数据集增强与噪声注入、提前停止等；第6章介绍了卷积神经网络，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。

• 333 __ |a 机器学习人员，人工神经网络技术人员

• 606 0_ |a 机器学习/ |a 人工神经网络

• 690 __ |a TP18 |v 5

• 701 _0 |a 赵金晶

• 801 _0 |a CN |b 北京百万庄图书大厦 |c 2024-04-03