深度学习模型与算法基础--聚文网

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编辑推荐

深度学习技术作为人工智能领域的一门新兴技术，已成为人工智能科研领域、企业应用领域中常用的一门技术。本教材采用由浅入深的方式，对深度学习相关理论进行讲解，满足教学过程中的需要。

内容简介

随着我国逐步由信息化社会向智能化社会发展，人工智能技术作为智能社会的重要组成部分，备受关注。从智能语音助手到自动驾驶汽车，从智能医疗到智能家居，人工智能技术正在改变着我们的生活方式。深度学习方法作为实现人工智能的重要手段，无论在图像理解、语音识别、自然语言处理等领域都展现出了超越传统算法的实力。因此，人工智能、机器人工程、智能科学与技术等新工科专业将其列为必修课程，以便学生们能够掌握到这一前沿技术的核心知识和技能。而自动化、计算机科学与技术等传统专业也将其列为专业选修课程，以便学生们能够扩展自己的知识领域和提升自身的竞争力。
本书是一本全面介绍深度学习常见理论模型与算法的教材，涵盖了深度学习的发展历程、基础理论、核心算法、应用领域以及相关工具。通过对常见的深度学习模型进行剖析，阐述神经网络前向计算中的数据转换原理，并细致地推导和分析了神经网络参数学习方法，从而使学生能够充分地理解神经网络的工作原理以及网络架构设计思路，以便学生在以后的科研和工作过程中，能够进行自主架构的设计，提升我国的自主创新能力。

作者简介

许庆阳山东大学副教授、博士、博士生导师，主要从事智能机器人、人工智能、深度学习、智能优化算法等方面的教学与科研工作。参与科技部科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目，承担国家自然科学基金1项、山东省重点研发计划1项，完成了山东省自然科学基金1项。在国内外学术期刊发表学术论文25余篇，其中SCI已收录17篇，申请发明专利5项。

第1章绪论1
1.1人工神经网络发展史1
1.1.1人工神经网络的提出1
1.1.2人工神经网络的陨落2
1.1.3人工神经网络的兴起3
1.1.4深度学习的提出4
1.2人工神经网络学习机理6
1.2.1生物学机理6
1.2.2浅层学习7
1.2.3深度学习7
1.2.4特征学习9
第2章神经网络基础11
2.1概述11
2.2感知器12
2.2.1感知器学习规则12
2.2.2感知器原理13
2.3线性单元16
……

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