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题名/责任者:

深度学习的计算方法:理论、实践与应用:theoretic, practice and applications/(新加坡) Weiqi Yan著 周浦城, 秦晓燕, 鲍蕾译

出版发行项:

北京:电子工业出版社,2021

ISBN及定价:

978-7-121-42138-9/CNY62.00

载体形态项:

17, 172页:图;24cm

统一题名:

Computational methods for deep learning : theoretic, practice and applications

丛编项:

国外计算机科学教材系列

个人责任者:

闫伟齐 著

个人次要责任者:

周浦城 译

个人次要责任者:

秦晓燕 译

个人次要责任者:

鲍蕾 译

学科主题:

机器学习-算法-高等学校-教材

中图法分类号:

TP181

出版发行附注:

本书简体中文专有翻译出版权由Springer Nature Switzerland AG授予电子工业出版社

责任者附注:

责任者规范汉译姓名: 闫伟齐

责任者附注:

Weiqi Yan, 博士, 新西兰奥克兰理工大学副教授。

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

本书作为深度学习方面的入门书籍, 目的是使读者通过学习, 理解和掌握深度学习背后的数学原理和计算方法, 并将其用于指导理论分析和实践开发。全书共8章。第1-2章主要介绍了深度学习的相关概念、发展简史、主要进展, 以及典型的深度学习平台 (MATLAB和TensorFlow)、数据增广技术和相关数学基础; 第3-5章详细阐述了深度学习的典型网络模型, 包括卷积神经网络、循环神经网络、自编码器、生成对抗网络及深度Q-学习等模型, 重点介绍了这些模型背后的数学原理; 第6章重点介绍了胶囊网络与流形学习; 第7章介绍了玻尔兹曼机及其变体, 包括受限玻尔兹曼机、深度玻尔兹曼机及概率图模型; 第8章介绍了迁移学习、孪生网络、集成学习及深度学习方面的重要工作。

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