神经网络设计与实现

神经网络设计与实现

作者:[英] 列奥纳多·德·马尔希(Leonardo De Marchi)[英] 劳拉·米切尔(Laura Mitchell)

出版社:机械工业

出版年:2021年6月

ISBN:9787111683506

所属分类:网络科技

书刊介绍

《神经网络设计与实现》内容简介

本书是一本神经网络实践进阶指南,适合对AI和深度学习感兴趣并且想进一步提高技能的读者阅读。本书从机器学习基础、深度学习应用和高级机器学习这三个方面入手,结合算法理论、代码实现和应用场景,介绍了机器学习的新动向和新技术。本书分为三部分:第1部分网络神经入门,主要介绍了人工智能历史、机器学习概述和神经网络基础;第二部分,深度学习应用,主要是基于卷积神经网络图像处理、文本挖掘、循环神经网络、利用迁移学习重用神经网络;第三部分,高级应用领域,主要介绍对生成对抗网络、自动编码器、损失函数、深度信度网络、强化学习基本定义等。
列奥纳多·德·马尔希(Leonardo De Marchi),劳拉·米切尔(Laura Mitchell)编著

作品目录

译者序
前言
第一部分
神经网络入门
第1章:有监督学习入门
第2章:神经网络基础
第二部分
深度学习应用
第3章:基于卷积神经网络的图像处理
第4章:利用文本嵌入
第5章:循环神经网络
第6章:利用迁移学习重用神经网络
第三部分
高级应用领域
第7章:使用生成算法
第8章:实现自编码器
第9章:DBN
第10章:强化学习
第11章:下一步是什么

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