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ISBN: |
9787512426665 |
定价: |
RMB59.00 |
售价: |
RM64.90 |
优惠价:
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RM48.68 * (-25%)
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作者:
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(韓)金晟箭
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出版社: |
北京航空航天大學出版社
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出版日期:
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2018-04-01 |
装订:
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平裝. 單色印刷. 189 页. 26. |
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深度學習如此流行,以至於關於它的資料隨處可見。但往往是理論連篇,並不適合開發者具體使用,本書內容豐富實用、原理直白易懂、示例詳細直觀、代碼詳實細致,目的就是希望幫助開發者在學習這個人工智能的過程中不那麼痛苦,同時也希望用本書中具體的開發實例講解能夠幫助開發者避免困惑。
本書主要考慮了兩類讀者。第一類是准備系統地學習深度學習以進一步研究和開發的讀者,書中的示例代碼將更加有助於進一步理解本書所講的內容。第二類是想比從雜志或報紙上獲得更深入的深度學習信息,但不必進行實際研究的讀者。書中概念和示例結果,也有助於您理解深度學習的大多數重要技術。本書共包含6章內容,可以分為3個主題。書中例子均用MATLAB編寫而成。
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目錄
第1章 機器學習
1.1 機器學習與深度學習
1.2 什麼是機器學習
1.3 機器學習的挑戰
1.4 過擬合
1.5 直面過擬合
1.6 機器學習的類型
1.7 分類和回歸
1.8 總 結
第2章 神經網路
2.1 概 述
2.2 神經網路節點
2.3 多層神經網路
2.4 神經網路的監督學習
2.5 單層神經網路訓練:增量規則
2.6 廣義增量規則
2.7 隨機梯度下降演算法、批量演算法和小批量演算法
2.7.1 隨機梯度下降演算法
2.7.2 批量演算法
2.7.3 小批量演算法
2.8 示例:增量規則
2.8.1 隨機梯度下降演算法的實現
2.8.2 批量演算法的實現
2.8.3 隨機梯度下降演算法與批量演算法的比較
2.9 單層神經網路的局限性
2.10 總 結
第3章 訓練多層神經網路
3.1 概 述
3.2 反向傳播演算法
3.3 示 例
3.3.1 XOR問題
3.3.2 動量法(Momentum)
3.4 代價函數和學習規則
3.5 示 例
3.5.1 交叉熵函數
3.5.2 代價函數的比較
3.6 總 結
第4章 神經網路及其分類
4.1 概 述
4.2 二分類
4.3 多分類
4.4 示例:多分類
4.5 總 結
第5章 深度學習
5.1 概 述
5.2 深度神經網路的進化
5.2.1 梯度消失
5.2.2 過擬合
5.2.3 計算量的增加
5.3 示 例
5.3.1 ReLU 函數
5.3.2 節點丟棄
5.4 總 結
第6章 卷積神經網路
6.1 概 述
6.2 卷積神經網路的架構
6.3 卷積層
6.4 池化層
6.5 示例:MNIST
6.6 總 結
索 引
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Phil Kim,博士,從事無人駕駛飛機自主飛行算法和機載軟件的開發和研制工作。同時,他作為一名經驗豐富的MATLAB程序員,一直致力於使用MATLAB進行人工智能、深度學習的大數據集繪制和分析算法的研究,先后在美國出版了MATLAB Deep Learning: with Machine Learning, Neural Networks and Artificial Intelligence和Deep Learning for Beginners: with MATLAB Examples 等書籍,在人工智能和MATLAB領域享有較高聲譽。 |
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