当当正版 人工智能前沿技术丛书-深度学习简明教程 编者:焦李成//刘梦琨//杨淑媛//刘芳//李玲玲等|责编:于文平|总主编:焦李成 9787560669571 西安电子科大
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作者:
编者:焦李成//刘梦琨//杨淑媛//刘芳//李玲玲等|责编:于文平|总主编:焦李成
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出版社:
西安电子科大
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ISBN:
9787560669571
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出版时间:
2023-12
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装帧:
其他
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开本:
其他
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编者:焦李成//刘梦琨//杨淑媛//刘芳//李玲玲等|责编:于文平|总主编:焦李成
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9787560669571
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2023-12
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定价
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上书时间2025-03-06
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作者简介
焦李成，男，汉族，1959年10月生，1992年起任西安电子科技大学教授。现任智能感知与计算国际联合研究中心主任、智能感知与图像理解教育部重点实验室主任、智能感知与计算国际合作联合实验室主任、“智能信息处理科学与技术”高等学校学科创新引智基地（“111计划”）主任、教育部科技委国际合作部学部委员、中国人工智能学会副理事长、IET西安分会主席、IEEE西安分会奖励委员会主席、IEEE计算智能协会西安分会主席、IEEEGRSS西安分会主席，IEEETGRS副主编、教育部创新团队首席专家。国务院学位委员会学科评议组成员、教育部本科教学水平评估专家。1991年被批准为享受国务院政府津贴的专家，1996年首批入选国家“百千万”人才工程。当选为全国模范教师、陕西省师德标兵和曾任第八届全国人大代表。
焦李成教授的主要研究方向为智能感知与计算、图像理解与目标识别、深度学习与类脑计算，培养的十余名博士获全国优秀博士学位论文奖、提名奖及陕西省优秀博士论文奖。研究成果获包括国家自然科学奖二等奖及省部级一等奖以上科技奖励十余项，出版学术专著十余部，五次获国家优秀科技图书奖励及全国首届三个一百优秀图书奖。所发表的论著被他人引用超过25000余篇次，H指数为65。
目录
第1章 绪论
1.1 人工智能
1.1.1 人工智能
1.1.2 人工神经网络与人工智能的区别
1.1.3 人工神经网络与人工智能的互补性
1.2 机器学习
1.2.1 第一次研究高潮
1.2.2 第二次研究高潮
1.2.3 神经网络：最近30年
1.3 深度学习
本章参考文献
第2章 神经网络基础
2.1 神经元
2.1.1 生物神经元
2.1.2 McCullochPitts神经元
2.2 卷积层
2.3 池化层
2.4 正则化
2.5 梯度下降法
2.5.1 线性单元的梯度下降法
2.5.2 随机梯度下降法
本章参考文献
第3章 反向传播算法
3.1 反向传播机制
3.2 反向传播算法性能分析
3.3 改进的反向传播算法
3.3.1 带动量项自适应变步长BP算法(ABPM)
3.3.2 同伦BP算法(HBP)
3.3.3 LMBP算法
3.4 反向传播算法实现的几点说明
本章参考文献
第4章 卷积神经网络（一）
4.1 结构和学习算法
4.1.1 卷积神经网络的结构
4.1.2 卷积神经网络的学习算法
4.2 两种经典的卷积神经网络
4.2.1 LeNet
4.2.2 AlexNet
4.3 案例与实践
4.3.1 图像语义分割
4.3.2 目标检测
4.3.3 目标跟踪
本章参考文献
第5章 卷积神经网络（二）
5.1 卷积神经网络的结构和原理
5.1.1 卷积运算
5.1.2 池化操作
5.1.3 激活函数
5.1.4 损失函数
5.2 几种经典的深度卷积神经网络
内容摘要
为了适应和持续推动人工智能学科和多学科交叉领域的新发展，本书遵循“理论化-典型化-应用化”的思路，秉持以理论学习和工程应用为主要背景论述深度学习基础理论、方法和应用的宗旨，结合团队多年领域研究和课堂教学实践，从深度神经网络的核心结构和原理出发，阐述了典型神经网络及其实际应用。
全书分为四部分，共16章。其中，深度学习理论概述部分（第1章）分析了人工智能的历史、发展与现状；深度学习模型基础部分（第2-8章）从神经网络的基础出发，讨论了人工神经网络的结构、原
理、性质与典型应用，并依序详细回顾了反向传播算法、卷积神经网络、自编码网络、Hopfield神经网络、循环神经网络等几类基本网络的功能、结构、算法与典型应用；深度学习进阶部分（第9~14章）分别对残差网络、生成式对抗网络、深度强化学习、图神经网络、多尺度深度几何网络、
Transformer网络进行了介绍；深度学习实战和展望部分（第15和16章）简述了几种深度学习实验平台、工具的实例与方法，并在深度学习总结与展望中对深度学习的发展历程进行了回顾，展望了深度学习未来的发展方向。
本书可用于人工智能、智能科学与技术、大数据科学与技术、智能机器人、电子科学与技术、人工智能技术服务等领域相关专业本科生或研究生的实践教学，也可供相关专业技术人员参考。
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