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神经网络的统计力学 英文版
字数: 400000
装帧: 精装
出版社: 高等教育出版社
作者: 黄海平
出版日期: 2022-08-01
商品条码: 9787040584851
版次: 1
开本: 16开
页数: 316
出版年份: 2022
定价:
¥149
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内容简介
本书涵盖了用于理解神经网络原理的必要统计力学知识,包括复本方法、空腔方法、平均场近似、变分法、随机能量模型、Nishimori条件、动力学平均场理论、对称性破缺、随机矩阵理论等,同时详细描述了监督学习、无监督学习、联想记忆网络、感知器网络、随机循环网络等神经网络及其功能的物理模型以及解析理论,通过简洁的模型展示了神经网络原理的数学美和物理深度,介绍了相关历史并展望了未来研究的重要课题,可供对神经网络原理感兴趣的学生、研究人员以及工程师参考使用。
作者简介
黄海平,中山大学物理学院教授,博士生导师。本科毕业于中山大学理工学院,博士毕业于中国科学院理论物理研究所,随后在香港科技大学物理系、东京工业大学计算智能系以及日本理化学研究所脑科学中心从事统计物理与机器学习、神经计算交叉的基础理论研究,2017年因在无监督学习方面的研究获得RIKEN杰出研究奖。2018年入选中山大学百人计划,目前的研究兴趣包括感知学习的孤立解空间证明、无监督学习的对称性破缺本质、深度网络的维度下降和系综学习等方向。曾主持国家自然科学基金青年基金、优秀青年基金等重量项目。
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《神经网络的统计力学:英文》目录参见目录图
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