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    深度学习与神经网络

    赵金晶 等  /  2024-02-01  /  电子工业出版社
    ¥63.6(7.4折)定价:¥86.0

    全书分为7 个章节。第1 章绪论，梳理了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、优化理论以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以及涉及的激活函数、梯度下降、反向传播等内容；第4 章，介绍深度模型的优化问题，讨论了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方法，包括范数惩罚、数据集增强与噪声注入、提

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