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深度學習
神經網絡與深度學習(微課視頻版) 版權信息
- ISBN：9787302621836
- 條形碼：9787302621836 ; 978-7-302-62183-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
神經網絡與深度學習(微課視頻版) 本書特色
本書從神經網絡起源開始介紹人工神經網絡發展過程中出現的多種優秀模型，從理論到實踐系統介紹和分析了每個模型的提出原因、模型結構、運行過程以及如何實現。書中從神經元入手，由小到大、由點到面地介紹了在神經網絡發展過程中里程碑式的網絡模型。 書籍梳理了多種模型結構、學習算法、數據集以及實現過程，采用科學的學習模式設計教材，讓讀者先從理論入手，經過詳細的文字和數學公式的引導，自己嘗試實現模型。書籍每章都包括理論、應用和實踐三個主要部分，這是目前很多同類型教材不具備的，本書可以作為高等院校專業和非專業學生的教材，教材內容嚴謹充實，擁有深度但不晦澀難懂，可以作為神經網絡入門的指路燈塔，亦可作為從事相關研究人員的知識全集。 是國內出版的關于深度學習的圖書。作者在自然語言處理、深度學習領域做出了許多業界領先的工作，同名課程深受學生們的好評，該課程的講義也在網上廣為流傳。本書是基于作者多年來研究、教學**線的豐富經驗撰寫而成，內容詳盡，敘述嚴謹，圖文并茂，通俗易懂。確信一定會得到廣大讀者的喜愛。強烈推薦！
神經網絡與深度學習(微課視頻版) 內容簡介
本書從兩大部分闡述了神經網絡與深度學習的基本理論： 一是神經網絡； 二是深度學習。系統地整理了神經網絡與深度學習的知識體系，由淺入深地進行了詳細講解。全書共13章，第1章介紹神經網絡的概念、發展歷史、研究內容、應用領域以及神經網絡與深度學習的關系。其后12章的內容分為兩大部分： **部分（第2~7章）闡述了6種典型的神經網絡模型，即MP模型、感知機模型、BP神經網絡、Hopfield神經網絡、玻耳茲曼機、自組織神經網絡等。第二部分（第8~13章）闡述了深度學習的6種經典模型，即深度神經網絡、深度置信網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡、生成式對抗網絡、圖神經網絡等。詳細介紹了它們的網絡結構、學習算法、工作原理、應用實例及操作實踐，使學生在全面掌握神經網絡與深度學習相關知識的同時，提高動手能力，并提高應用神經網絡與深度學習技術來解決實際問題的能力。每章后面附有習題，以供讀者練習。 本書還增加了課程思政的內容，在介紹各種神經網絡與深度學習模型的基本原理、具體應用場景以及實踐運用的同時，引導學生明晰技術前沿發展，明確領域社會價值，樹立遠大職業理想，深刻認識個人專業對國家發展和社會建設以及歷史進程的推動影響。培養學生精益求精的工匠精神、刻苦鉆研的探索精神和團隊協作的共贏精神，永不停頓地對未知領域進行探究，不僅有助于促進個人發展更有助于推動社會形成強大而持久的生產力和創造力。 本書主要作為計算機及相關學科研究生和高年級本科生的課程教材，也可供相關領域的研究人員和工程技術人員參考。
神經網絡與深度學習(微課視頻版) 目錄
第1章緒論
1.1神經網絡的概念
1.2神經網絡的發展歷史
1.2.1啟蒙時期
1.2.2蕭條時期
1.2.3復興時期
1.2.4高潮時期
1.3神經網絡的研究內容
1.3.1神經元模型
1.3.2神經網絡的結構
1.3.3神經網絡與深度學習的學習算法
1.4神經網絡的應用領域
1.4.1自然語言處理
1.4.2推薦系統
1.4.3醫學領域
1.4.4網絡空間安全
1.4.5控制領域
1.4.6交通領域
1.4.7心理學領域
1.5神經網絡與深度學習的關系
1.6習題
第2章神經網絡基礎
2.1生物神經系統
2.1.1生物神經元的結構
2.1.2生物神經元的功能
2.1.3生物神經元和人工神經元的區別
2.2人工神經元模型
2.2.1人工神經元的結構
2.2.2激活函數
2.2.3其他常用激活函數
2.3MP神經元模型
2.3.1基礎MP神經元模型
2.3.2延時MP模型
2.3.3改進的MP模型
2.4神經網絡的互連結構
2.5神經網絡的學習
2.5.1神經網絡的學習方式
2.5.2神經網絡的學習規則
2.6本章實踐
2.7習題
第3章感知機
3.1感知機原理
3.1.1單層感知機
3.1.2多層感知機
3.2感知機模型
3.3感知機算法
3.3.1隨機梯度下降法
3.3.2感知機學習算法
3.4感知機改進算法
3.5本章實踐
3.6習題
第4章誤差反向傳播神經網絡
4.1BP神經網絡結構
4.2BP學習算法
4.2.1BP算法的過程
4.2.2BP神經網絡的優化算法
4.3BP神經網絡學習算法的改進與優化
4.3.1BP神經網絡的優點
4.3.2BP算法存在的問題
4.3.3累積誤差算法的BP神經網絡
4.3.4Sigmoid函數輸出限幅的BP算法
4.3.5增加動量項的BP算法
4.3.6學習率自適應調整算法
4.4BP神經網絡的應用
4.5本章實踐
4.6習題
第5章Hopfield神經網絡
5.1Hopfield神經網絡概述
5.2離散型Hopfield神經網絡
5.2.1離散型Hopfield神經網絡結構及工作方式
5.2.2離散型Hopfield神經網絡的吸引子與能量函數
5.2.3離散型Hopfield神經網絡的連接權值設計
5.2.4離散型Hopfield神經網絡的信息存儲容量
5.3連續型Hopfield神經網絡
5.3.1連續型Hopfield神經網絡的結構
5.3.2連續型Hopfield神經網絡的神經元
5.3.3連續型Hopfield神經網絡的能量函數
5.4Hopfield神經網絡的應用
5.4.1離散型Hopfield神經網絡的應用
5.4.2連續型Hopfield神經網絡的應用
5.5本章實踐
5.5.1離散型Hopfield神經網絡實踐
5.5.2連續型Hopfield神經網絡實踐
5.6習題
第6章玻耳茲曼機
6.1隨機型神經網絡概述
6.2玻耳茲曼機原理
6.2.1玻耳茲曼機的網絡結構
6.2.2玻耳茲曼機的能量函數及玻耳茲曼分布
6.2.3玻耳茲曼機的運行規則
6.2.4玻耳茲曼機的聯想記憶
6.3受限玻耳茲曼機原理
6.3.1受限玻耳茲曼機的網絡結構
6.3.2受限玻耳茲曼機的能量函數
6.3.3受限玻耳茲曼機的運行規則
6.3.4受限玻耳茲曼機的應用
6.4本章實踐
6.5習題
第7章自組織神經網絡
7.1自組織神經網絡概述
7.2競爭學習
7.2.1競爭學習的概念
7.2.2競爭學習規則
7.3自組織神經網絡原理
7.3.1自組織神經網絡的概念
7.3.2自組織神經網絡的結構
7.3.3自組織神經網絡的設計
7.3.4自組織神經網絡的權值調整域
7.3.5自組織神經網絡的運行原理與學習算法
7.3.6自組織神經網絡應用實例
7.4改進的自組織神經網絡模型
7.4.1采用混合高斯模型的自組織神經網絡
7.4.2動態自組織神經網絡模型
7.5本章實踐
7.6習題
第8章深度神經網絡
8.1深度神經網絡概述
8.2深度神經網絡的網絡結構
8.2.1深度神經網絡的基本結構
8.2.2深度神經網絡的前向傳播
8.2.3深度神經網絡的反向傳播
8.3深度神經網絡的優化
8.3.1損失函數的選擇
8.3.2參數優化
8.3.3正則優化
8.4深度神經網絡的應用
8.5本章實踐
8.6習題
第9章深度置信網絡
9.1深度置信網絡概述
9.2深度置信網絡的網絡結構
9.2.1深度置信網絡的基礎結構
9.2.2DBNDNN的訓練過程
9.3改進的深度置信網絡算法
9.4深度置信網絡的應用
9.5本章實踐
9.6習題
第10章卷積神經網絡
10.1卷積神經網絡概述
10.2卷積神經網絡基本部件
10.2.1輸入層
10.2.2卷積層
10.2.3池化層
10.2.4激活層
10.2.5全連接層
10.2.6目標函數
10.2.7卷積神經網絡的基本特征
10.3卷積神經網絡的網絡結構
10.3.1基本結構
10.3.2前向傳播
10.3.3反向傳播
10.4改進的卷積神經網絡
10.4.1AlexNet神經網絡
10.4.2VGGNets神經網絡
10.5卷積神經網絡的應用
10.6本章實踐
10.7習題
第11章循環神經網絡
11.1循環神經網絡概述
11.2循環神經網絡的網絡結構
11.2.1基本結構
11.2.2前向傳播
11.2.3反向傳播
11.3循環神經網絡的優化算法
11.3.1門控算法
11.3.2深度算法
11.4循環神經網絡的應用
11.5本章實踐
11.6習題
第12章生成式對抗網絡
12.1生成式對抗網絡概述
12.2生成式對抗網絡的結構
12.2.1生成式對抗網絡的判別器
12.2.2生成式對抗網絡的生成器
12.2.3生成式對抗網絡的運行流程
12.3改進的生成式對抗網絡
12.3.1生成式對抗網絡的優勢與缺陷
12.3.2生成式對抗網絡的問題分析及改進
12.4生成式對抗網絡的應用
12.5本章實踐
12.6習題
第13章圖神經網絡
13.1圖神經網絡概述
13.2圖
13.2.1圖的基本定義
13.2.2圖的基本類型
13.2.3鄰居和度
13.2.4子圖與路徑
13.3圖神經網絡模型
13.3.1圖卷積神經網絡
13.3.2圖注意力網絡
13.3.3圖自動編碼器
13.3.4圖生成網絡
13.3.5遞歸圖神經網絡
13.4GNN的應用
13.5本章實踐
13.6習題
參考文獻
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