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现代神经网络教程 版权信息
- ISBN:9787560655468
- 条形码:9787560655468 ; 978-7-5606-5546-8
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>>
现代神经网络教程 本书特色
神经网络在七十余年发展历程中,几经沉浮,已经发展成为国际学术、产业及国家发展的焦点和热点,它已成为未来创新社会发展的动力。本书从认知神经科学出发阐述了神经计算的范畴、历史与发展、基本原理等内容。全书共17章,分为两个部分,**部分(第1章~10章)从神经网络计算的生物学基础出发,论述了前向神经网络、反向神经网络、竞争学习神经网络以及新兴的进化神经网络、正则神经网络、支撑矢量机网络、模糊神经网络、多尺度网络等模型与学习算法。第二部分(第11章~17章),论述了新近发展的深度网络模型与学习算法,包括自编码网络、生成式对抗网络、循环神经网络、图神经网络等及其在文本、图像模式识别、图像感知等领域的应用;在第16章的深度学习进阶中,论述了稀疏编码分类及应用、相关网络技巧的实例与方法,以便有兴趣的读者进一步探索实践。 本书可为高等院校计算机科学、电子科学技术、信息科学、控制科学与工程、人工智能、大数据、图像感知等领域的相关专业本科生或研究生的教材,也可供从事深度学习及其应用方面研究工作的科技工作者的参考。
现代神经网络教程 内容简介
神经网络是一门植根于许多学科的技术, 其研究涉及到神经科学、数学、统计学、物理学、计算机科学等多门研究学科。本书旨在讲述神经网络的基本概念、介绍实用的模型、典型的学习算法以及神经网络的一些*新进展与研究成果。
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