【】神經網絡與深度學習 邱錫鵬 著 計算機人工智能技術叢書
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本書是深度學習領域的入門教材,繫統地整理了深度學習的知識體繫,由淺入深地闡述了深度學習的基礎知識、主要模型以及前沿研究熱點,使得讀者能有效地掌握深度學習的相關知識,並具備以深度學習技術來處理和解決大數據問題的能力。全書共15章,分為三個部分。第一部分為機器學習基礎:第1章是緒論,概要介紹人工智能、機器學習、深度學習;第2?3章介紹機器學習的基礎知識。第二部分是基礎模型:第4~6章分別講述三種主要的神經網絡模型:前饋神經網絡、卷積神經網絡和循環神經網絡;第7章介紹神經網絡的優化與正則化方法;第8章介紹神經網絡中的注意力機制和外部記憶;第9章簡要介紹一些無監督學習方法;第10章介紹一些模型獨立的機器學習方法,包括集成學習、自訓練、協同訓練、多任務學習、遷移學習、終身學習等。第三部分是進階模型:第11章介紹概率圖模型的基本概念;第12章介紹兩種早期的深度學習模型——玻爾茲曼機和深度信念網等
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