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王改华 著 / 中国水利水电出版社 / 2019-04 / 平装
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上书时间2024-05-08
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深度学习:卷积神经网络算法原理与应用/普通高等教育新工科人才培养规划教材(大数据专业)
考虑到近几年深度学习的快速发展,而此方面的教材缺乏,《深度学习:卷积神经网络算法原理与应用/普通高等教育新工科人才培养规划教材(大数据专业)》以卷积神经网络算法原理为基础,对最近几年提出的卷积神经网络进行系统介绍。
《深度学习:卷积神经网络算法原理与应用/普通高等教育新工科人才培养规划教材(大数据专业)》较全面地介绍了卷积神经网络的基本内容,注重卷积神经网络的基本概念、基本原理和网络结构的阐述。全书共分为九章,第1章~第3章介绍了深度学习及卷积神经网络的概念及发展,卷积神经网络相关的数学基础知识,神经网络的基础算法原理等知识点:第4章、第5章对卷积神经网络的基本原理及扩展机制进行剖析;第6章介绍了自编码器的一些基本原理及算法:第7章针对卷积神经网络的优化算法进行了详细的分析说明;第8章、第9章是卷积神经网络的典型结构及卷积神经网络的压缩算法应用。
附录中增加了部分典型卷积神经网络结构的Matlab及Python程序,结合实际、突出应用,旨在帮助使用者加深对基本概念的理解和提高综合问题分析的能力。
全书内容丰富,层次分明,主要面向人工智能及相关专业的高年级本科生及研究生,也可做为从事深度学习的软件工程师的参考书目。
前言第1章 绪论1.1 深度学习1.1 概述1.1.2 基本思想1.1.3 基本分类1.2 卷积神经网络技术的发展与应用1.2.1 卷积神经网络的发展1.2.2 卷积神经网络的应用1.3 自编码器的发展及其应用1.3.1 自编码器的发展1.3.2 自编码器的应用第2章 相关数学基础知识2.1 矩阵2.1.1 基本概念2.1.2 矩阵运算2.2 范数2.2.1 范数的定义2.2.2 范数的分类及性质2.3 卷积运算2.3.1 定义2.3.2 多维数组的卷积2.4 激活函数2.4.1 线性激活函数2.4.2 非线性激活函数2.5 信息熵2.5.1 定义2.5.2 条件熵2.5.3 相对熵2.5.4 交叉熵习题第3章 神经网络3.1 人工神经网络3.1.1 人工神经元模型3.1.2 人工神经网络结构3.2 BP神经网络3.2.1 原理3.2.2 网络结构3.2.3 BP神经算法原理3.2.4 信号传递过程的实现3.2.5 算法分析习题第4章 卷积神经网络4.1 原理4.1.1 动机4.1.2 卷积神经网络特点4.2 LeNet-54.2.1 网络总体结构4.2.2 分层结构4.3 反向传播4.3.1 全连接的反向过程4.3.2 卷积的反向过程4.3.3 池化的反向过程4.3.4 输出层反向传播4.3.5 权值更新习题第5章 卷积神经网络扩展机制5.1 注意力机制5.1.1 注意机制的分类5.1.2 深度学习中的注意机制5.2 卷积变体5.2.1 组卷积5.2.2 深度可分离卷积5.2.3 膨胀卷积5.2.4 全卷积网络习题第6章 自编码器网络6.1 相关概念6.1.1 稀疏性6.1.2 稀疏编码6.2 自编码器概述6.3 自编码器原理6.4 自编码器的拓展网络6.4.1 稀疏自编码6.4.2 栈式自编码6.4.3 去噪自编码6.4.4 压缩自编码6.5 自编码器的编程实现习题第7章 卷积神经网络的优化7.1 正则化与归一化7.1.1 概念7.1.2 参数范数惩罚7.1.3 Dropout7.1.4 归一化7.2 基于梯度的优化方法7.2.1 基本算法7.2.2 自适应学习率算法习题第8章 卷积神经网络的典型结构8.1 概述8.2 AlexNet网络8.2.1 AlexNet基本框架8.2.2 AlexNet数据处理8.3 GoogLenet网络8.3.1 背景8.3.2.Inception Vl8.3.3 InceptionV2与V38.3.4 Inception V48.3.5 Xception8.4 ResNet网络结构8.4.1 ResNet网络8.4.2 ReSNeXt8.5 ShuffleNet网络结构8.5.1 网络简介8.5.2 模型结构8.5.3 ShuffleNet V28.6 DenseNet网络结构8.6.1 Dense block8.6.2 整体结构8.7 数据集介绍8.7.1 图像分类数据集8.7.2 语义分割数据集第9章 卷积神经网络的压缩9.1 核的稀疏化9.2 剪枝9.2.1 剪枝的概念9.2.2 剪枝的类型9.3 模型量化9.3.1 量化转换9.3.2 向量化9.4 模型蒸馏参考文献附录BP神经网络实现人脸识别程序自编码器程序AlexNet程序GoogLeNet程序ResNeXt程序DenseNet程序
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开播时间:09月02日 10:30