| | | 神經網絡與深度學習應用實戰 | 該商品所屬分類:計算機/網絡 -> 網絡技術 | 【市場價】 | 579-838元 | 【優惠價】 | 362-524元 | 【介質】 | book | 【ISBN】 | 9787121337185 | 【折扣說明】 | 一次購物滿999元台幣免運費+贈品 一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品 一次購物滿3000元台幣92折+免運費+贈品 一次購物滿4000元台幣88折+免運費+贈品
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出版社:電子工業
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ISBN:9787121337185
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作者:編者:劉凡平
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出版日期:2018-03-01
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印刷日期:2018-03-01
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包裝:平裝
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開本:16開
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版次:1
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印次:1
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神經網絡是機器學習和深度學習的基礎,本書用一條學習路線貫穿全書,首先講解了數學基礎、機器學習基礎以及神經網絡基礎,接著通過原理、結構、實例、優劣勢分析、適用場景等***講解了各種常典型的神經網絡,緊密結合一線工程師的研究成果,可以幫助讀者*好地學習神經網絡。
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劉凡平等編著的《神經網絡與深度學習應用實戰
》結合實際應用介紹神經網絡和深度學習等技術領域
相關信息,從結構上重點介紹了前饋型神經網絡、反
饋型神經網絡,以及自組織競爭型神經網絡,並針對
當下深度學習中比較重要的網絡進行了詳細介紹,包
括卷積神經網絡、循環(遞歸)神經網絡、深度信念
網絡、生成對抗網絡,以及深度強化學習。本書不僅
能讓讀者對當前神經網絡和深度學習技術有體繫的認
知,更能讓讀者在人工智能領域進行一些深入思考。
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基礎篇 第1章 時代崛起 1.1 概要 1.1.1 基本概念 1.1.2 深度學習與機器學習的關繫 1.1.3 深度學習與人工智能的關繫 1.2 歷史發展 1.2.1 神經網絡發展歷史 1.2.2 人工智能發展歷史 1.3 應用領域 1.3.1 智能個人助理 1.3.2 智能安防 1.3.3 無人駕駛 1.3.4 電商零售 1.3.5 智慧醫療 1.3.6 金融服務 1.3.7 智能教育 1.4 未來猜想 1.4.1 人文的快速發展 1.4.2 人類也是“機器人” 1.4.3 新的不平等現像 1.5 本章小結 第2章 數學理論基礎 2.1 向量 2.1.1 相關概念 2.1.2 向量的線性相關性 2.1.3 向量的外積 2.1.4 向量夾角與餘弦相似性 2.1.5 實例:基於向量夾角的文本相似性分析 2.2 矩陣 2.2.1 矩陣乘法 2.2.2 克羅內克積 2.3 導數 2.3.1 概述 2.3.2 一般運算法則 2.3.3 鏈式求導法則 2.4 數值計算 2.4.1 誤差 2.4.2 距離 2.4.3 數值歸一化 2.5 概率分布 2.5.1 二項分布 2.5.2 超幾何分布 2.5.3 泊松分布 2.5.4 指數分布 2.5.5 正態分布 2.6 參數估計 2.6.1 概率 2.6.2 貝葉斯估計 2.6.3 *大似然估計 2.6.4 *大後驗估計 2.7 回歸分析 2.7.1 線性回歸 2.7.2 邏輯回歸 …… 第3章 機器學習概要 第4章 神經網絡基礎 進階篇 第5章 前饋型神經網絡 第6章 反饋型神經網絡 第7章 自組織競爭型神經網絡 高階篇 第8章 卷積神經網絡 第9章 循環神經網絡 **0章 深度信念網絡 **1章 生成對抗網絡 **2章 深度強化學習
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