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深度学习基础教程 版权信息
- ISBN：9787111687320
- 条形码：9787111687320 ; 978-7-111-68732-0
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
深度学习基础教程 内容简介
深度学习是当前的人工智能领域的技术热点。本书面向高等院校理工科专业学生的需求，介绍深度学习相关概念，培养学生研究、利用基于各类深度学习架构的人工智能算法来分析和解决相关专业问题的能力。本书内容包括深度学习概述、人工神经网络基础、卷积神经网络和循环神经网络、生成对抗网络和深度强化学习、计算机视觉以及自然语言处理。本书适合作为高校理工科相关专业深度学习、人工智能相关课程的教材，也适合作为技术人员的参考书或自学读物。
深度学习基础教程 目录
前言
第1章 深度学习概述 1
11 深度学习的发展历程 1
111 深度学习的历史 1
112 深度学习领域的重要人物 5
12 深度学习的关键技术 7
121 深度学习的机理 7
122 深度学习的三要素 8
123 数据的特征 9
124 深度学习的主要模型 10
125 深度学习模型的训练过程 11
126 深度学习模型的学习方式 12
127 深度学习的常用框架 14
13 深度学习网络的发展脉络及应用领域 18
131 深度学习网络的发展脉络 18
132 深度学习的应用领域 19
课后习题 21
参考文献 22
第2章 人工神经网络基础 24
21 人工神经网络的生物学基础 24
211 神经元的基本模型 24
212 突触的结构 26
22 人工神经元模型 26
221 人工神经元的数学模型 26
222 常见的人工神经元模型 30
23 人工神经网络模型 34
231 神经网络的基本结构 34
232 神经网络的分类 36
24 神经网络的前向传播机制 39
25 神经网络的反向传播机制 40
26 基于反向传播算法的神经网络设计流程 43
27 人工神经网络的参数优化问题 45
271 神经网络层数的优化问题 45
272 归一化指数函数softmax 47
273 学习率 49
274 欠拟合和过拟合问题 50
课后习题 52
参考文献 53
第3章 卷积神经网络和循环神经网络 54
31 卷积神经网络 54
311 卷积神经网络的基本概念 54
312 卷积神经网络的结构 58
313 卷积神经网络的常用架构 65
32 循环神经网络 72
321 循环神经网络的基本概念 72
322 循环神经网络的应用——语言模型 77
323 循环神经网络的梯度问题及解决方法 80
324 循环神经网络的改进 84
课后习题 87
参考文献 89
第4章 生成对抗网络和深度强化学习 92
41 生成对抗网络 92
411 生成对抗网络概述 92
412 生成对抗网络的基本原理 94
413 几种改进的生成对抗网络模型 99
414 生成对抗网络的应用 103
42 强化学习 106
421 强化学习概述 106
422 强化学习的决策过程 108
423 Q-Learning算法 111
424 深度强化学习 112
课后习题 118
参考文献 119
第5章 计算机视觉 121
51 计算机视觉概述 121
511 计算机视觉的历史 122
512 计算机视觉的挑战与机遇 123
513 计算机视觉常见的数据集 125
514 计算机视觉处理的基本流程 130
52 图像预处理 131
521 图像去噪 131
522 图像归一化 133
523 图像分割技术 134
53 计算机视觉常用的网络结构 136
531 图像分类常用的深度学习网络结构 136
532 视频分类常用的深度学习网络结构 140
533 目标检测常用的深度学习网络结构 144
课后习题 152
参考文献 154
第6章 自然语言处理 156
61 自然语言处理概述 156
611 发展历史 157
612 自然语言处理的过程 158
613 基础技术 160
614 词嵌入算法 162
615 N-gram语言模型 166
616 注意力机制 167
62 自然语言处理的应用模型 171
621 文本分类 171
622 自动文本摘要 175
623 自动问答系统 178
624 触发字检测 181
课后习题 182
参考文献 183
展开全部
深度学习基础教程 作者简介
赵宏，南开大学副教授，公共计算机基础教学部主任，“公共计算机基础课”教学团队带头人，南开大学教学名师，教育部在线教育研究中心“智慧教学之星”。近五年平均每周承担超过10课时的本科教学工作。2015年起在南开大学率先建设SPOC课程，进行混合式教学和翻转课堂的智慧教学实践。2018年在学堂在线上线两门MOOC课程， 2020年上线一门国家首批国际MOOC课程。主编教材11本，承担省部级、国家一级研究会及校级教改项目20余项，发表教学研究论文10余篇。获得南开大学教学成果二等奖4项。
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