深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)是人工智能研究的重要領(lǐng)域，是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要組成部分。人工智能是研究理解和模擬人類智能、智能行為及其規(guī)律的科學(xué)。本書緊緊圍繞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識體系進(jìn)行系統(tǒng)的梳理，力求從基礎(chǔ)理論、經(jīng)典模型和前沿應(yīng)用展開論述，便于讀者能夠較為全面地掌握深度學(xué)習(xí)的相關(guān)知識。全書共16章。第1章是緒論，簡要介紹人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)的基本概念及相互關(guān)系，并對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程和產(chǎn)生機(jī)理進(jìn)行闡述；第2章介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本神經(jīng)元模型、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)方法、學(xué)習(xí)規(guī)則、正則化方法、模型評估方法等基礎(chǔ)知識；第3～8章介紹多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、注意力機(jī)制與反饋網(wǎng)絡(luò)；第9章介紹深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的相關(guān)內(nèi)容；第10～13章介紹受限玻爾茲曼機(jī)和深度置信網(wǎng)絡(luò)、棧式自編碼器、生成對抗網(wǎng)絡(luò)和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；第14章介紹深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)；第15章介紹深度學(xué)習(xí)的可解釋性；第16章介紹多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型。深度學(xué)習(xí)是源于對含有多個隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行的研究，以便建立和模擬人腦的學(xué)習(xí)過程。本書整理了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從簡單到復(fù)雜的模型，歸納和總結(jié)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論、方法和應(yīng)用實(shí)踐。本書可以作為高等院校人工智能及相關(guān)專業(yè)或非計(jì)算機(jī)專業(yè)的參考用書，也可以作為人工智能領(lǐng)域的科技工作者或科研機(jī)構(gòu)工作人員的參考用書。
·20萬字
