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深度学习——原理、模型与实践 版权信息
- ISBN：9787115565105
- 条形码：9787115565105 ; 978-7-115-56510-5
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
深度学习——原理、模型与实践 本书特色
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。
深度学习——原理、模型与实践 内容简介
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。
深度学习——原理、模型与实践 目录
01
人工智能基础
1．1 人工智能概述 2
1．1．1 人工智能的层次结构 2
1．1．2 人工智能的典型事件 7
1．2 人工智能数学基础 9
1．2．1 矩阵及其运算 10
1．2．2 向量与向量空间 14
1．2．3 特征值与特征向量 16
1．2．4 奇异值分解 19
1．2．5 二次型 19
1．2．6 范数 20
1．2．7 导数与偏导数 21
1．2．8 方向导数与梯度 24
1．2．9 泰勒公式 26
1．2．10 函数的极值点 28
1．2．11 随机变量与概率
分布 29
1．2．12 随机变量的数字
特征 32
1．3 本章小结 34
1．4 习题 34
02
机器学习基础
2．1 机器学习概述 36
2．1．1 机器学习的定义 36
2．1．2 机器学习的分类 37
2．1．3 常用损失函数 39
2．2 分类与回归 41
2．3 模型的评估 45
2．3．1 数据集的划分方法 45
2．3．2 模型的评价指标 47
2．4 模型的选择 50
2．4．1 欠拟合与过拟合 50
2．4．2 偏差与方差 51
2．4．3 正则化 52
2．5 本章小结 52
2．6 习题 53
03
深度学习主要框架
3．1 TensorFlow原理与应用 55
3．1．1 安装与编译 55
3．1．2 TensorFlow框架结构
分析 56
3．1．3 TensorFlow原理与方法 58
3．1．4 案例应用 64
3．2 其他框架 72
3．2．1 Keras 72
3．2．2 Caffe 74
3．2．3 PyTorch 75
3．2．4 其他框架 76
3．3 本章小结 76
3．4 习题 77
04
深度神经网络
4．1 深度神经网络概述 79
4．2 网络结构设计 80
4．2．1 架构设计 80
4．2．2 隐藏层 81
4．2．3 XOR的案例展示 82
4．3 前向传播算法 82
4．4 反向传播算法 84
4．4．1 梯度下降算法与学习率 85
4．4．2 反向传播算法的优点 86
4．4．3 反向传播相关计算公式 88
4．4．4 使用链式法则推导 90
4．5 常用的优化算法 91
4．5．1 随机梯度下降算法和小批量
梯度下降算法 92
4．5．2 动量法 92
4．5．3 Adagrad算法 93
4．6 常用的正则化方法 94
4．6．1 范数惩罚法 94
4．6．2 稀疏表示法 95
4．6．3 其他方法 95
4．7 案例应用 96
4．8 本章小结 102
4．9 习题 102
05
卷积神经网络
5．1 卷积神经网络的发展历程 104
5．2 卷积层 104
5．2．1 为什么使用卷积 104
5．2．2 卷积运算 105
5．2．3 卷积核 106
5．2．4 填充和步长 108
5．2．5 激活函数 109
5．3 池化层 109
5．3．1 池化原理 110
5．3．2 池化方法 110
5．4 全连接层 110
5．5 经典的卷积神经网络结构 111
5．5．1 AlexNet 112
5．5．2 VGGNet 113
5．5．3 ResNet 116
5．5．4 YOLO 118
5．5．5 其他卷积神经网络结构 120
5．6 案例应用 120
5．6．1 案例内容 120
5．6．2 快速上手 121
5．6．3 如何训练 121
5．7 本章小结 124
5．8 习题 124
06
循环神经网络
6．1 循环神经网络概述 126
6．2 简单循环神经网络 128
6．3 双向循环神经网络 129
6．4 基于编码-解码的序列到序列
结构 130
6．4．1 序列到序列结构 130
6．4．2 编码-解码结构 131
6．4．3 目标函数 132
6．4．4 注意力机制 133
6．5 训练方法 134
6．6 长短期记忆网络 137
6．6．1 核心思想 137
6．6．2 网络结构 137
6．6．3 LSTM网络的训练原理 140
6．6．4 相关变体 140
6．7 案例应用 140
6．8 本章小结 149
6．9 习题 149
07
自编码器与生成对抗网络
7．1 自编码器 151
7．1．1 自编码器概述 151
7．1．2 欠完备自编码器 151
7．1．3 正则自编码器 152
7．1．4 卷积自编码器 155
7．1．5 使用Keras实现简单的
自编码器 157
7．2 生成对抗网络 160
7．2．1 GAN概述 160
7．2．2 一般的GAN 160
7．2．3 CGAN 163
7．2．4 DCGAN 165
7．3 本章小结 168
7．4 习题 168
参考文献 169
人工智能基础
1．1 人工智能概述 2
1．1．1 人工智能的层次结构 2
1．1．2 人工智能的典型事件 7
1．2 人工智能数学基础 9
1．2．1 矩阵及其运算 10
1．2．2 向量与向量空间 14
1．2．3 特征值与特征向量 16
1．2．4 奇异值分解 19
1．2．5 二次型 19
1．2．6 范数 20
1．2．7 导数与偏导数 21
1．2．8 方向导数与梯度 24
1．2．9 泰勒公式 26
1．2．10 函数的极值点 28
1．2．11 随机变量与概率
分布 29
1．2．12 随机变量的数字
特征 32
1．3 本章小结 34
1．4 习题 34
02
机器学习基础
2．1 机器学习概述 36
2．1．1 机器学习的定义 36
2．1．2 机器学习的分类 37
2．1．3 常用损失函数 39
2．2 分类与回归 41
2．3 模型的评估 45
2．3．1 数据集的划分方法 45
2．3．2 模型的评价指标 47
2．4 模型的选择 50
2．4．1 欠拟合与过拟合 50
2．4．2 偏差与方差 51
2．4．3 正则化 52
2．5 本章小结 52
2．6 习题 53
03
深度学习主要框架
3．1 TensorFlow原理与应用 55
3．1．1 安装与编译 55
3．1．2 TensorFlow框架结构
分析 56
3．1．3 TensorFlow原理与方法 58
3．1．4 案例应用 64
3．2 其他框架 72
3．2．1 Keras 72
3．2．2 Caffe 74
3．2．3 PyTorch 75
3．2．4 其他框架 76
3．3 本章小结 76
3．4 习题 77
04
深度神经网络
4．1 深度神经网络概述 79
4．2 网络结构设计 80
4．2．1 架构设计 80
4．2．2 隐藏层 81
4．2．3 XOR的案例展示 82
4．3 前向传播算法 82
4．4 反向传播算法 84
4．4．1 梯度下降算法与学习率 85
4．4．2 反向传播算法的优点 86
4．4．3 反向传播相关计算公式 88
4．4．4 使用链式法则推导 90
4．5 常用的优化算法 91
4．5．1 随机梯度下降算法和小批量
梯度下降算法 92
4．5．2 动量法 92
4．5．3 Adagrad算法 93
4．6 常用的正则化方法 94
4．6．1 范数惩罚法 94
4．6．2 稀疏表示法 95
4．6．3 其他方法 95
4．7 案例应用 96
4．8 本章小结 102
4．9 习题 102
05
卷积神经网络
5．1 卷积神经网络的发展历程 104
5．2 卷积层 104
5．2．1 为什么使用卷积 104
5．2．2 卷积运算 105
5．2．3 卷积核 106
5．2．4 填充和步长 108
5．2．5 激活函数 109
5．3 池化层 109
5．3．1 池化原理 110
5．3．2 池化方法 110
5．4 全连接层 110
5．5 经典的卷积神经网络结构 111
5．5．1 AlexNet 112
5．5．2 VGGNet 113
5．5．3 ResNet 116
5．5．4 YOLO 118
5．5．5 其他卷积神经网络结构 120
5．6 案例应用 120
5．6．1 案例内容 120
5．6．2 快速上手 121
5．6．3 如何训练 121
5．7 本章小结 124
5．8 习题 124
06
循环神经网络
6．1 循环神经网络概述 126
6．2 简单循环神经网络 128
6．3 双向循环神经网络 129
6．4 基于编码-解码的序列到序列
结构 130
6．4．1 序列到序列结构 130
6．4．2 编码-解码结构 131
6．4．3 目标函数 132
6．4．4 注意力机制 133
6．5 训练方法 134
6．6 长短期记忆网络 137
6．6．1 核心思想 137
6．6．2 网络结构 137
6．6．3 LSTM网络的训练原理 140
6．6．4 相关变体 140
6．7 案例应用 140
6．8 本章小结 149
6．9 习题 149
07
自编码器与生成对抗网络
7．1 自编码器 151
7．1．1 自编码器概述 151
7．1．2 欠完备自编码器 151
7．1．3 正则自编码器 152
7．1．4 卷积自编码器 155
7．1．5 使用Keras实现简单的
自编码器 157
7．2 生成对抗网络 160
7．2．1 GAN概述 160
7．2．2 一般的GAN 160
7．2．3 CGAN 163
7．2．4 DCGAN 165
7．3 本章小结 168
7．4 习题 168
参考文献 169
展开全部
深度学习——原理、模型与实践 作者简介
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****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等国际期刊审稿人，担任IEEE ICSIP2017等国际会议主席。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。
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