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人工智慧高手書:深度學習之識別及最佳化

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人工智慧高手書:深度學習之識別及最佳化 人工智慧高手書:深度學習之識別及最佳化

作者:焦李成趙進楊淑媛劉芳 
出版社:佳魁數位
出版日期:2018-08-13
語言:中文繁體   規格:平裝
圖書介紹 - 資料來源:TAAZE 讀冊生活   評分:
圖書名稱:人工智慧高手書:深度學習之識別及最佳化

深度學習是計算機科學與人工智慧的重要組成部分。全書共16章,分為理論與實踐應用兩大部分,同時介紹5種深度學習主流平臺的特性與應用,最後指出深度學習的脈絡圖以及進展介紹,此外附帶47種相關網路模型的實現程式碼介紹。

本書特色
一 內容系統全面
全書共16章,涵蓋了深度學習目前出現的諸多經典框架或模型,分為兩部分。
❑ 第一部分 ( 第1章~10章 ):系統性的從數據、模型、最佳化目標函數與求解等四個方面詳盡介紹深度學習的理論及演算法,如深度前饋神經網路、深度旋積神經網路、深度堆疊神經網路、深度遞迴神經網路、深度生成網路、深度融合網路等。
❑ 第二部分 ( 第11~15章 ):以5種主流的深度學習平臺為基礎,指出深度網路在自然影像、衛星遙測影像等領域的應用,如分類、變化檢測、目標檢測與識別等任務。最後 ( 第16章 ) 則介紹了深度學習發展的脈絡圖及最新研究進展。
二 敘述立場客觀
❑ 本書作為深度學習的入門教材,筆者盡可能不帶偏見的對資料進行分析及客觀介紹。
❑ 理論部分均從模型產生的根源加以介紹,並指出各個經典模型之間內在的相互關連。
❑ 實踐應用部分則對相關任務進行詳盡的分析,並提出深度學習應用實踐的經驗總結。
三 相關資訊與程式碼
❑ 每章都附有相關閱讀資訊及模擬程式碼介紹,以便有興趣的讀者進一步鑽研探索。
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適用:欲接觸或對深度學習有興趣的讀者最佳入門書,亦適合相關領域之從業人員與大學、研究所師生作為參考之用。

作者序
從1308年加泰羅尼亞詩人、神學家雷蒙•盧爾 (Ramon Llull)發表了有關用機械方法從一系列現象中創造新知識的論文開始,到1943年美國心理學家W.S. McCulloch和數學家W.Pitts提出MP模型及1950年A.Turing提出著名的圖靈測試,再到1956年達特茅斯會議上人工智慧的誕生,神經網路幾經沉浮,走過了艱難曲折的歷程;2006年從單隱層神經網路到深度神經網路模型,迎來了神經網路發展的又一高潮,深度學習及其應用受到了前所未有的重視與關注,世界迎來又一輪人工智慧變革的高潮,深度學習是人工智慧及機器學習的重要方向,在未來,它將不斷出現激動人...
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目錄
01 深度學習基礎
1.1 數學基礎
1.2 稀疏表示
1.3 機器學習與神經網路

02 深度前饋神經網路
2.1 神經元的生物機制
2.2 多隱藏層前饋神經網路
2.3 反向傳播演算法
2.4 深度前饋神經網路的學習範式

03 深度旋積神經網路
3.1 旋積神經網路的生物機制及數學刻畫
3.2 深度旋積神經網路
3.3 深度反旋積神經網路
3.4 全旋積神經網路

04 深度堆疊自動編碼網路
4.1 自動編碼網路
4.2 深度堆疊網路
4.3 深度置信網路/深度玻茲曼機網路

05 稀疏深度神經網路
5.1 稀疏性的生物機制
5.2 稀疏深度網路模型及基本性質
5.3 網...
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