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图书信息
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神经网络与深度学习
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| ISBN： | 9787111686859 |
定价： | ￥149.00 |
| 作者： | (美)查鲁·C.阿加沃尔(Charu C. Aggarwal)著 |
出版社： | 机械工业出版社 |
| 出版时间： | 2021年08月 |
开本： | 26cm |
| 页数： | 12,394页 |
中图法： | TP183;TP181 |
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322
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2026-06-19
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图书简介 | | 本书涵盖了经典和现代的深度学习模型。首先介绍神经网络基础，重点讨论传统机器学习和神经网络之间的关系，并对支持向量机、线性/逻辑回归、奇异值分解、矩阵分解、推荐系统和特征工程方法word2vec进行了研究。然后介绍神经网络的基本原理，详细讨论了训练和正则化，还介绍了径向基函数网络和受限玻尔兹曼机。最后介绍神经网络的高级主题，讨论了循环神经网络和卷积神经网络，以及深度强化学习、神经图灵机、Kohonen自组织映射和生成对抗网络等。 |
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