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题名/责任者:

人工智能算法:deep learning and neural networks.卷3.深度学习和神经网络/(美) 杰弗瑞·希顿著 王海鹏译

出版发行项:

北京:人民邮电出版社,2021

ISBN及定价:

978-7-115-55231-0/CNY89.90

载体形态项:

23, 264页;23cm

统一题名:

Artificial intelligence for humans.Volume 3 : deep learning and neural networks

其它题名:

深度学习和神经网络

个人责任者:

希顿 (Heaton, Jeffery) 著

个人次要责任者:

王海鹏 译

学科主题:

人工智能-算法理论

中图法分类号:

TP183

中图法分类号:

TP311

责任者附注:

杰弗瑞·希顿 (Jeffery Heaton)，男，他既是一位活跃的技术博主、开源贡献者，也是十多本图书的作者。他的专业领域包括数据科学、预测建模、数据挖掘、大数据、商务智能和人工智能等。他拥有华盛顿大学信息管理学硕士学位，是IEEE的高级会员、Sun认证Java程序员、开源机器学习框架Encog的首席开发人员。

书目附注:

有书目 (第260-264页)

提要文摘附注:

算法是人工智能技术的核心。神经网络最初的时候就是人工智能的一个重要领域。当前，像深度学习和卷积这样的技术，使得神经网络在新的发展方向上显得更加重要和突出。本书介绍了神经网络的历史，以及神经网络相关技术的发展脉络，以及深度神经网络是如何带来人工智能的新的春天。本书将在诸如图像识别和数据科学等各种真实世界的任务中来展示神经网络，将介绍当前流行的神经网络技术，包括 ReLU激活函数、随机梯度下降、交叉熵、随机失活和可视化等。

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