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@a深度学习与神经网络@Ashen du xue xi yu shen jing wang luo@f赵金晶, 李虎, 张明编著
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@a北京@c电子工业出版社@d2024.02@h2025.03第4次印刷
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@aXI, 219页@c图@d24cm
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@a英文题名取自封面
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@a赵金晶, 女, 1981年生, 军事科学院系统工程研究院研究员, 国防科技大学计算机学院博士毕业, 主要研究方向为网络与信息安全、人工智能技术。李虎, 男, 1987年生, 军事科学院系统工程研究院工程师, 国防科技大学计算机学院博士毕业, 主要研究方向为网络与信息安全。张明, 男, 1990年生, 军事科学院系统工程研究院工程师, 北京系统工程研究所硕士毕业, 主要研究方向为机器学习和人工智能安全。
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@a本书分为7章。第1章绪论, 梳理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及涉及的激活函数、梯度下降、误差反向传播等内容 ; 第4章介绍深度模型的优化, 讨论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, 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。
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@aDeep learning and neural networks@zeng
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@a张明,@Azhang ming@f1990-@4编著
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| 深度学习与神经网络/赵金晶, 李虎, 张明编著.-北京：电子工业出版社，2024.02(2025.03第4次印刷) |
| XI, 219页：图；24cm |
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| ISBN 978-7-121-47373-9：CNY86.00 |
| 本书分为7章。第1章绪论, 梳理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及涉及的激活函数、梯度下降、误差反向传播等内容 ; 第4章介绍深度模型的优化, 讨论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, 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。 |
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正题名：深度学习与神经网络
索取号：TP181/89
预约/预借
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登录号
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条形码
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馆藏地/架位号
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状态
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备注
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1
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1451965
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214519653
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十四楼书库/
[索取号:TP181/89]
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在馆
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架位导航
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2
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1451966
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十四楼书库/
[索取号:TP181/89]
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在馆
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架位导航
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214519671
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十四楼书库/
[索取号:TP181/89]
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在馆
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架位导航
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