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题名/责任者:

神经网络与深度学习/(美)查鲁·C. 阿加沃尔(Charu C. Aggarwal)著 石川，杨成译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2021

ISBN及定价:

978-7-111-68685-9/CNY149.00

载体形态项:

12,394页:图;26cm

并列正题名:

Neural networks and deep learning: a textbook

丛编项:

智能科学与技术丛书

个人责任者:

(美) 阿加沃尔 (Aggarwal, Charu C.) 著

个人次要责任者:

石川 译

个人次要责任者:

杨成 译

学科主题:

人工神经网络-研究

学科主题:

机器学习-研究

中图法分类号:

TP183

一般附注:

华章教育

版本附注:

Springer授权出版

提要文摘附注:

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，重点讨论了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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