内容简介
神经网络 与深度 学习 是 人工智能 研究的重要领域，是机器学习的重要组成部分。人工 智能 是研究理解和模拟 人类 智能、智能行为及其规律的 科学 。《深度学习与神经 网络 》紧紧围绕神经网络和深度学习的基础知识体系进行系统的梳理，力求从基础理论、 经典 模型和前沿应用展开论述，便于读者能够较为全面地掌握深度学习的相关知识。全书共 16 章。第 1 章是绪论，简要介绍人工智能、机器学习、神经网络与深度学习的基本概念及相互关系，并对神经网络的发展历程和产生机理进行阐述；第2章介绍神经网络的基本神经元模型、网络结构、学习 方法 、学习规则、正则化方法、模型评估方法等基础知识；第3～8章介绍多层感知器神经网络、自组织竞争神经网络、径向基函数神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制与反馈网络；第9章介绍深度学习网络优化的相关内容；第 10～13章介绍受限玻尔兹曼机和深度置信网络、栈式自编码器、生成对抗网络和图神经网络；第 14 章介绍深度强 化学 习；第15章介绍深度学习的可解释性；第16章介绍多模态预训练模型。深度学习是源于对含有多个隐藏层的神经网络结构进行的研究，以便建立和模拟人脑的学习过程。《深度学习与神经网络》整理了人工神经网络从简单到复杂的模型，归纳和总结了神经网络的理论、方法和应用实践。《深度学习与神经网络》可以作为高等院校人工智能及相关专业或非 计算机 专业的参考用书，也可以作为人工智能领域的 科技 工作 者或科研机构工作人员的参考用书。
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