当前位置:首页>正文

深度学习——原理、模型与实践 人民邮电出版社 在线 免费 umd 下载 txt pdf mobi pmlz

免费下载书籍地址:PDF下载地址

精美图片

深度学习——原理、模型与实践 人民邮电出版社书籍详细信息

  • ISBN:9787115565105
  • 作者:暂无作者
  • 出版社:暂无出版社
  • 出版时间:2021-11
  • 页数:170
  • 价格:50.20
  • 纸张:胶版纸
  • 装帧:平装-胶订
  • 开本:16开
  • 语言:未知
  • 丛书:暂无丛书
  • TAG:暂无
  • 豆瓣评分:暂无豆瓣评分

寄语:

新华书店正版,关注店铺成为会员可享店铺专属优惠,团购客户请咨询在线客服!

内容简介:

本书是深度学习领域的入门教材,全面阐述了深度学习的知识体系,涵盖人工智能的基础知识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,提高和用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、电子与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

1.1.1 人工智能的层次结构

1.1.2 人工智能的典型事件

1.2 人工智能数学基础

1.2.1 矩阵及其运算

1.2.2 向量与向量空间

1.2.3 特征值与特征向量

1.2.4 奇异值分解

1.2.5 二次型

1.2.6 范数

1.2.7 导数与偏导数

1.2.8 方向导数与梯度

1.2.9 泰勒公式

1.2.10 函数的极值点

1.2.11 随机变量与概率分布

1.2.12 随机变量的数字特征

1.3 本章小结

1.4 习题

02 机器学习基础

2.1 机器学习概述

2.1.1 机器学习的定义

2.1.2 机器学习的分类

2.1.3 常用损失函数

2.2 分类与回归

2.3 模型的评估

2.3.1 数据集的划分方法

2.3.2 模型的评价指标

2.4 模型的选择

2.4.1 欠拟合与过拟合

2.4.2 偏差与方差

2.4.3 正则化

2.5 本章小结

2.6 习题

03 深度学习主要框架

3.1 TensorFlow原理与应用

3.1.1 安装与编译

3.1.2 TensorFlow框架结构分析

3.1.3 TensorFlow原理与方法

3.1.4 案例应用

3.2 其他框架

3.2.1 Keras

3.2.2 Caffe

3.2.3 PyTorch

3.2.4 其他框架

3.3 本章小结

3.4 习题

04 深度神经网络

4.1 深度神经网络概述

4.2 网络结构设计

4.2.1 架构设计

4.2.2 隐藏层

4.2.3 XOR的案例展示

4.3 前向传播算法

4.4 反向传播算法

4.4.1 梯度下降算法与学习率

4.4.2 反向传播算法的优点

4.4.3 反向传播相关计算公式

4.4.4 使用链式法则推导

4.5 常用的优化算法

4.5.1 随机梯度下降算法和小批量梯度下降算法

4.5.2 动量法

4.5.3 Adagrad算法

4.6 常用的正则化方法

4.6.1 范数惩罚法

4.6.2 稀疏表示法

4.6.3 其他方法

4.7 案例应用

4.8 本章小结

4.9 习题

05 积神经网络

5.1 卷积神经网络的发展历程

5.2 卷积层

5.2.1 为什么使用卷积

5.2.2 卷积运算

5.2.3 卷积核

5.2.4 填充和步长

5.2.5 激活函数

5.3 池化层

5.3.1 池化原理

5.3.2 池化方法

5.4 全连接层

5.5 经典的卷积神经网络结构

5.5.1 AlexNet

5.5.2 VGGNet

5.5.3 ResNet

5.5.4 YOLO

5.5.5 其他卷积神经网络结构

5.6 案例应用

5.6.1 案例内容

5.6.2 快速上手

5.6.3 如何训练

5.7 本章小结

5.8 习题

06 循环神经网络

6.1 循环神经网络概述

6.2 简单循环神经网络

6.3 双向循环神经网络

6.4 基于编码-解码的序列到序列结构

6.4.1 序列到序列结构

6.4.2 编码-解码结构

6.4.3 目标函数

6.4.4 注意力机制

6.5 训练方法

6.6 长短期记忆网络

6.6.1 核心思想

6.6.2 网络结构

6.6.3 LSTM网络的训练原理

6.6.4 相关变体

6.7 案例应用

6.8 本章小结

6.9 习题

07 自编码器与生成对抗网络

7.1 自编码器

7.1.1 自编码器概述

7.1.2 欠完备自编码器

7.1.3 正则自编码器

7.1.4 卷积自编码器

7.1.5 使用Keras实现简单的自编码器

7.2 生成对抗网络

7.2.1 GAN概述

7.2.2 一般的GAN

7.2.3 CGAN

7.2.4 DCGAN

7.3 本章小结

7.4 习题

参考文献

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,现为四川省千人计划专家,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等靠前期刊审稿人,担任IEEE ICSIP2017等靠前会议主席。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。

出版社信息:

暂无出版社相关信息,正在全力查找中!

书籍摘录:

暂无相关书籍摘录,正在全力查找中!

在线阅读/听书/购买/PDF下载地址:

在线阅读地址:深度学习——原理、模型与实践 人民邮电出版社在线阅读

在线听书地址:深度学习——原理、模型与实践 人民邮电出版社在线收听

在线购买地址:深度学习——原理、模型与实践 人民邮电出版社在线购买

原文赏析:

暂无原文赏析,正在全力查找中!

其它内容:

编辑推荐

1.本书是深度学习领域的入门教材

2.阐述了深度学习的知识体系,包括人工智能的基础知识及深度学习的基本原理、模型、方法和实践案例

3.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、自编码与生成对抗网络。


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:9分

人物塑造:4分

主题深度:8分

文字风格:5分

语言运用:7分

文笔流畅:9分

思想传递:6分

知识深度:3分

知识广度:7分

实用性:3分

章节划分:6分

结构布局:8分

新颖与独特:3分

情感共鸣:9分

引人入胜:4分

现实相关:5分

沉浸感:7分

事实准确性:7分

文化贡献:9分

网站评分

书籍多样性:9分

书籍信息完全性:3分

网站更新速度:7分

使用便利性:8分

书籍清晰度:3分

书籍格式兼容性:8分

是否包含广告:5分

加载速度:9分

安全性:6分

稳定性:4分

搜索功能:4分

下载便捷性:9分

下载点评

  • 一星好评(498+)
  • 中评(489+)
  • 无缺页(644+)
  • 收费(566+)
  • 无盗版(193+)
  • 盗版少(283+)

下载评价

网友 菱***兰:特好。有好多书

网友 权***颜:下载地址、格式选择、下载方式都还挺多的

网友 石***致:挺实用的,给个赞!希望越来越好,一直支持。

网友 融***华:下载速度还可以

网友 苍***如:什么格式都有的呀。

网友 冯***丽:卡的不行啊

网友 通***蕊:五颗星、五颗星,大赞还觉得不错!~~

网友 芮***枫:有点意思的网站,赞一个真心好好好 哈哈

网友 仰***兰:喜欢!很棒!!超级推荐!

网友 家***丝:好6666666

网友 敖***菡:是个好网站,很便捷

网友 居***南:请问,能在线转换格式吗?

网友 国***芳:五星好评

网友 曹***雯:为什么许多书都找不到?

网友 益***琴:好书都要花钱,如果要学习,建议买实体书;如果只是娱乐,看看这个网站,对你来说,是很好的选择。

网友 温***欣:可以可以可以

版权声明

1本文:深度学习——原理、模型与实践 人民邮电出版社转载请注明出处。
2本站内容除签约编辑原创以外,部分来源网络由互联网用户自发投稿仅供学习参考。
3文章观点仅代表原作者本人不代表本站立场,并不完全代表本站赞同其观点和对其真实性负责。
4文章版权归原作者所有,部分转载文章仅为传播更多信息服务用户,如信息标记有误请联系管理员。
5本站一律禁止以任何方式发布或转载任何违法违规的相关信息,如发现本站上有涉嫌侵权/违规及任何不妥的内容,请第一时间联系我们申诉反馈,经核实立即修正或删除。


本站仅提供信息存储空间服务,部分内容不拥有所有权,不承担相关法律责任。

相关文章:

  • 五子棋实战:基础定式【达额立减】 在线 免费 umd 下载 txt pdf mobi pmlz
  • 母亲 在线 免费 umd 下载 txt pdf mobi pmlz
  • 心源性脑栓塞临床防治进展 军事医学科学出版社 在线 免费 umd 下载 txt pdf mobi pmlz
  • 典型液压元件结构600例 在线 免费 umd 下载 txt pdf mobi pmlz
  • 意大利语+英语(乐游全球旅行会话) 在线 免费 umd 下载 txt pdf mobi pmlz
  • 三字经 百家姓 千字文 弟子规 在线 免费 umd 下载 txt pdf mobi pmlz
  • 中药化学 在线 免费 umd 下载 txt pdf mobi pmlz
  • 学车考证一路通 完胜通关科目二 在线 免费 umd 下载 txt pdf mobi pmlz
  • 咖喱小词典 在线 免费 umd 下载 txt pdf mobi pmlz
  • 山外山 在线 免费 umd 下载 txt pdf mobi pmlz