深度学习：基于MATLAB的设计实例 - 中国高校教材图书网
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书名： |
深度学习：基于MATLAB的设计实例
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| ISBN： | 9787512426665 |
条码： | 9787512426665 |
| 作者： |
【韩】Phil，Kim 著 邹伟 译
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装订： | |
| 印次： | 1-4 |
开本： | 16开 |
| 定价： |
￥59.00
折扣价：￥56.05
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节省了2.95元
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字数： |
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| 出版社： |
北京航空航天大学出版社 |
页数： |
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| 发行编号： | |
每包册数： |
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| 出版日期： |
2018-03-01 |
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| 内容简介： |
本书共包含6章内容,可以分为3个主题。书中例子均用MATLAB编写而成。
第1个主题是机器学习。深度学习起源于机器学习,这意味着如果想要理解深度学习的本质,就必须在某种程度上知道机器学习背后的理念。第1章从机器学习与深度学习的关系开始讲起,随后是解决问题的策略和机器学习的基本局限性。
第2个主题是人工神经网络这是第2~4章的重点内容。由于深度学习就是采用一种神经网络的机器学习,所以不能将神经网络与深度学习分开。第2章从神经网络的基本概念讲起:它的工作原理、体系结构和学习规则,也讲到了神经网络由简单的单层结构演化为复杂的多层结构的原因。第3章介绍了反向传播算法,它是神经网络中一种重要和典型的学习规则,深度学习也使用这种算法。本章解释了代价函数和学习规则是如何联系起来的,哪一种代价函数在深度学习中被广泛使用。第4章介绍了将神经网络应用到分类问题中的方法。其中单列一节专门讲分类,因为它是目前流行的一种深度学习应用。例如图像识别是一个分类问题,也是深度学习的一种主要应用。
第3个主题是深度学习,也是本书的重点,将在第5章和第6章中讲解。第5章介绍了使深度学习能够产生卓越性能的驱动因素。第6章讲解了卷积神经网络,本章首先介绍了卷积神经网络的基本概念和结构,并与前面的图像识别算法进行了比较;随后解释了卷积层和池化层的作用和运算方法,它们是卷积神经网络的重要组成部分。第6章也包含了一个用卷积神经网络进行数字图像识别的例子,并研究了图像通过各层的演化过程。
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| 作者简介： |
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| 章节目录： |
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| 精彩片段： |
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| 书 评： |
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| 其 它： |
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