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图书信息
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深度学习与神经网络
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| ISBN： | 9787121473739 |
定价： | ￥86.00 |
| 作者： | 赵金晶，李虎，张明编著 |
出版社： | 电子工业出版社 |
| 出版时间： | 2024年02月 |
开本： | 24cm |
| 页数： | 11,219页 |
中图法： | TP181;TP183 |
相关供货商
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供货商名称
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库存量
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库区
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更新日期
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北京人天书店有限公司
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45
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库区13/样本13
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2025-10-25
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其它供货商库存合计
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641
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2025-10-24
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图书简介 | | 本书分为7章。第1章绪论，梳理人工智能不同技术流派的特点、深度学习的发展及前沿技术；第2章介绍相关预备知识，包括线性代数、概率论、优化理论及机器学习的基础知识；第3章从前馈神经网络的基础模型——感知器出发，介绍前馈神经网络的基本结构及涉及的激活函数、梯度下降、误差反向传播等内容；第4章介绍深度模型的优化，讨论神经网络优化中常见的病态问题；第5章介绍深度学习中的正则化，包括范数惩罚、数据集增强与噪声注入、提前停止等；第6章介绍卷积神经网络，以及卷积神经网络在计算机视觉领域的具体应用；第7章通过实际案例介绍循环神经网络与卷积神经网络的结合应用。 |
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