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题名/责任者:

深度学习神经网络设计及案例研究/(美) Daniel Graupe著 周志杰 ... [等] 译

出版发行项:

北京:科学出版社,2021

ISBN及定价:

978-7-03-069765-3/CNY130.00

载体形态项:

x, 253页:图;24cm

统一题名:

Deep learning neural networks : design and case studies

丛编项:

信息科学技术学术著作丛书

个人责任者:

格罗彼 (Graupe, Daniel) 著

个人次要责任者:

周志杰 译

学科主题:

机器学习

学科主题:

人工神经网络

中图法分类号:

TP181

中图法分类号:

TP183

版本附注:

据2016年英文版译出

相关题名附注:

原文题名取自版权页

责任者附注:

责任者汉译姓取自CIP: 格罗彼

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

本书主要对深度学习神经网络模型的设计与应用进行研究。首先，对深度学习神经网络理论的发展历史、基本概念进行回顾。然后，对深度学习神经网络衍生出的反向传播神经网络、卷积神经网络、大内存存储与检索神经网络进行深入分析。通过20个实际应用案例，对不同结构深度学习神经网络的优缺点进行比较，总结这些神经网络在不同领域的应用优势。最后，给出所有应用案例的核心代码，方便读者在这些代码的基础上，完成相应深度学习神经网络模型的设计和重构。

使用对象附注:

从事深度学习神经网络相关专业研究人员和工程技术人员，人工智能、复杂系统建模、机器学习等专业的研究生

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