书目信息 |
| 题名： |
神经网络与深度学习
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| 作者： | 阿加沃尔 著 ；杨成 ， 石川 译 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 机械工业出版社 2021 |
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| 页数： | xii, 394页 | |
| 开本： | 26cm | |
| 丛书名： | 智能科学与技术丛书 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP183 ， TP181 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 机器学习--ji qi xue xi--研究 , 人工神经网络--ren gong shen jing wang luo--研究 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-111-68685-9 | |
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| 330 | @a本书涵盖了经典和现代的深度学习模型。首先介绍神经网络基础，重点讨论了传统机器学习和神经网络之间的关系，并对支持向量机、线性/逻辑回归、奇异值分解、矩阵分解、推荐系统和特征工程方法word2vec进行了研究。然后介绍神经网络的基本原理，讨论了训练和正则化，还介绍了径向基函数网络和受限玻尔兹曼机。最后介绍神经网络的高级主题，讨论了循环神经网络和卷积神经网络，以及深度强化学习、神经图灵机、Kohonen自组织映射和生成对抗网络等。 | |
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| 神经网络与深度学习/(美) 查鲁·C. 阿加沃尔著= Neural networks and deep learning : a textbook/Charu C. Aggarwal/石川, 杨成译.-北京：机械工业出版社，2021 |
| xii, 394页：图；26cm.-(智能科学与技术丛书).-(华章图书).-(华章教育) |
| ISBN 978-7-111-68685-9：CNY149.00 |
| 本书涵盖了经典和现代的深度学习模型。首先介绍神经网络基础，重点讨论了传统机器学习和神经网络之间的关系，并对支持向量机、线性/逻辑回归、奇异值分解、矩阵分解、推荐系统和特征工程方法word2vec进行了研究。然后介绍神经网络的基本原理，讨论了训练和正则化，还介绍了径向基函数网络和受限玻尔兹曼机。最后介绍神经网络的高级主题，讨论了循环神经网络和卷积神经网络，以及深度强化学习、神经图灵机、Kohonen自组织映射和生成对抗网络等。 |
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正题名：神经网络与深度学习
索取号：TP183/54
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