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深度学习——原理、模型与实践书籍详细信息
- ISBN：9787115565105
- 作者：暂无作者
- 出版社：暂无出版社
- 出版时间：暂无出版时间
- 页数：170
- 价格：59.80
- 纸张：暂无纸张
- 装帧：暂无装帧
- 开本：暂无开本
- 语言：未知
- 丛书：暂无丛书
- TAG：暂无
- 豆瓣评分：暂无豆瓣评分
内容简介：
本书是深度学习领域的入门教材，阐述了深度学习的知识体系，涵盖人工智能的基础知识以及深度学习的基本原理、模型、方法和实践案例，使读者掌握深度学习的相关知识，提高以深度学习方法解决实际问题的能力。全书内容包括人工智能基础、机器学习基础、深度学习主要框架、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、自编码器与生成对抗网络。本书可作为高等院校人工智能、计算机、自动化、电子和通信等相关专业的本科生或研究生教材，也可作为相关领域的研究人员和工程技术人员的参考书。
书籍目录：
01
人工智能基础
1．1 人工智能概述 2
1．1．1 人工智能的层次结构 2
1．1．2 人工智能的典型事件 7
1．2 人工智能数学基础 9
1．2．1 矩阵及其运算 10
1．2．2 向量与向量空间 14
1．2．3 特征值与特征向量 16
1．2．4 奇异值分解 19
1．2．5 二次型 19
1．2．6 范数 20
1．2．7 导数与偏导数 21
1．2．8 方向导数与梯度 24
1．2．9 泰勒公式 26
1．2．10 函数的极值点 28
1．2．11 随机变量与概率
分布 29
1．2．12 随机变量的数字
特征 32
1．3 本章小结 34
1．4 习题 34
02
机器学习基础
2．1 机器学习概述 36
2．1．1 机器学习的定义 36
2．1．2 机器学习的分类 37
2．1．3 常用损失函数 39
2．2 分类与回归 41
2．3 模型的评估 45
2．3．1 数据集的划分方法 45
2．3．2 模型的评价指标 47
2．4 模型的选择 50
2．4．1 欠拟合与过拟合 50
2．4．2 偏差与方差 51
2．4．3 正则化 52
2．5 本章小结 52
2．6 习题 53
03
深度学习主要框架
3．1 TensorFlow原理与应用 55
3．1．1 安装与编译 55
3．1．2 TensorFlow框架结构
分析 56
3．1．3 TensorFlow原理与方法 58
3．1．4 案例应用 64
3．2 其他框架 72
3．2．1 Keras 72
3．2．2 Caffe 74
3．2．3 PyTorch 75
3．2．4 其他框架 76
3．3 本章小结 76
3．4 习题 77
04
深度神经网络
4．1 深度神经网络概述 79
4．2 网络结构设计 80
4．2．1 架构设计 80
4．2．2 隐藏层 81
4．2．3 XOR的案例展示 82
4．3 前向传播算法 82
4．4 反向传播算法 84
4．4．1 梯度下降算法与学习率 85
4．4．2 反向传播算法的优点 86
4．4．3 反向传播相关计算公式 88
4．4．4 使用链式法则推导 90
4．5 常用的优化算法 91
4．5．1 随机梯度下降算法和小批量
梯度下降算法 92
4．5．2 动量法 92
4．5．3 Adagrad算法 93
4．6 常用的正则化方法 94
4．6．1 范数惩罚法 94
4．6．2 稀疏表示法 95
4．6．3 其他方法 95
4．7 案例应用 96
4．8 本章小结 102
4．9 习题 102
05
卷积神经网络
5．1 卷积神经网络的发展历程 104
5．2 卷积层 104
5．2．1 为什么使用卷积 104
5．2．2 卷积运算 105
5．2．3 卷积核 106
5．2．4 填充和步长 108
5．2．5 激活函数 109
5．3 池化层 109
5．3．1 池化原理 110
5．3．2 池化方法 110
5．4 全连接层 110
5．5 经典的卷积神经网络结构 111
5．5．1 AlexNet 112
5．5．2 VGGNet 113
5．5．3 ResNet 116
5．5．4 YOLO 118
5．5．5 其他卷积神经网络结构 120
5．6 案例应用 120
5．6．1 案例内容 120
5．6．2 快速上手 121
5．6．3 如何训练 121
5．7 本章小结 124
5．8 习题 124
06
循环神经网络
6．1 循环神经网络概述 126
6．2 简单循环神经网络 128
6．3 双向循环神经网络 129
6．4 基于编码-解码的序列到序列
结构 130
6．4．1 序列到序列结构 130
6．4．2 编码-解码结构 131
6．4．3 目标函数 132
6．4．4 注意力机制 133
6．5 训练方法 134
6．6 长短期记忆网络 137
6．6．1 核心思想 137
6．6．2 网络结构 137
6．6．3 LSTM网络的训练原理 140
6．6．4 相关变体 140
6．7 案例应用 140
6．8 本章小结 149
6．9 习题 149
07
自编码器与生成对抗网络
7．1 自编码器 151
7．1．1 自编码器概述 151
7．1．2 欠完备自编码器 151
7．1．3 正则自编码器 152
7．1．4 卷积自编码器 155
7．1．5 使用Keras实现简单的
自编码器 157
7．2 生成对抗网络 160
7．2．1 GAN概述 160
7．2．2 一般的GAN 160
7．2．3 CGAN 163
7．2．4 DCGAN 165
7．3 本章小结 168
7．4 习题 168
参考文献 169
作者介绍：
邓建华，博士，副教授，于2014年获得爱尔兰都柏林理工大学博士学位，现为四川省****专家，四川省政府特聘专家，成都蓉漂人才专家，自然基金委评审专家，四川省科技厅评审专家,“成都高新区金熊猫人才奖”获得者,电子科技大学教师。主要研究领域为人工智能、图像识别、无线通信等。主持国家自然科学基金2项、科技部重点研发计划课题2项，爱尔兰企业署基金、中央高校基础研究基金、留学回国人员基金、智慧城市创新基金等项目30余项，发表高水平期刊论文40余篇，担任IEEE transaction on Neural Networks and Learning Systems、Wireless personal communications等国际期刊审稿人，担任IEEE ICSIP2017等国际会议主席。获得四川省科技进步奖1项，教学成果奖2项，出版专著1部，教材2本，主持了省部级等教改项目20余项，发表EI收录教改论文10余篇。
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其它内容：
书籍介绍
本书是深度学习领域的入门教材，阐述了深度学习的知识体系，涵盖人工智能的基础知识以及深度学习的基本原理、模型、方法和实践案例，使读者掌握深度学习的相关知识，提高以深度学习方法解决实际问题的能力。全书内容包括人工智能基础、机器学习基础、深度学习主要框架、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、自编码器与生成对抗网络。本书可作为高等院校人工智能、计算机、自动化、电子和通信等相关专业的本科生或研究生教材，也可作为相关领域的研究人员和工程技术人员的参考书。
书籍真实打分
故事情节：8分
人物塑造：5分
主题深度：7分
文字风格：7分
语言运用：9分
文笔流畅：8分
思想传递：4分
知识深度：7分
知识广度：5分
实用性：6分
章节划分：9分
结构布局：4分
新颖与独特：3分
情感共鸣：6分
引人入胜：7分
现实相关：4分
沉浸感：9分
事实准确性：5分
文化贡献：8分
网站评分
书籍多样性：8分
书籍信息完全性：4分
网站更新速度：5分
使用便利性：4分
书籍清晰度：7分
书籍格式兼容性：6分
是否包含广告：9分
加载速度：3分
安全性：8分
稳定性：5分
搜索功能：7分
下载便捷性：7分
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网友 龚***湄：差评，居然要收费！！！
网友 曾***玉：直接选择epub/azw3/mobi就可以了，然后导入微信读书，体验百分百！！！
网友 温***欣：可以可以可以
网友 养***秋：我是新来的考古学家
网友 权***波：收费就是好，还可以多种搜索，实在不行直接留言，24小时没发到你邮箱自动退款的！
网友 国***芳：五星好评
网友 扈***洁：还不错啊，挺好
网友 师***怡：说的好不如用的好，真心很好。越来越完美
网友 国***舒：中评，付点钱这里能找到就找到了，找不到别的地方也不一定能找到
网友 冯***卉：听说内置一千多万的书籍，不知道真假的
网友 利***巧：差评。这个是收费的
网友 孙***夏：中评，比上不足比下有余
网友 訾***晴：挺好的，书籍丰富
网友 冉***兮：如果满分一百分，我愿意给你99分，剩下一分怕你骄傲
网友 邱***洋：不错，支持的格式很多
网友 陈***秋：不错，图文清晰，无错版，可以入手。