全部
  • 全部
  • 标题
  • 简介
  • TAG
神经网络与深度学习
推荐星级:
时间:2020-08-20
大小:8.98MB
阅读数:58
上传用户:Taurus123
查看他发布的资源
下载次数
7
所需E币
2
资料介绍

该书主要介绍神经网络与深度学习中的基础知识、主要模型(前馈网络、卷积网络、循环网络等)以及在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用。全书共15章。

第1章是绪论,介绍人工智能、机器学习、深度学习的概要,使读者对相关知识进行全面的了解。

第2、3章介绍了机器学习的基础知识。

第4、5、6章分别讲述三种主要的神经网络模型:前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。在第6章中略提了下图网络的内容。

第7章介绍神经网络的优化与正则化方法。

第8章介绍神经网络中的注意力机制和外部记忆。

第9章简要介绍了一些无监督学习方法。

第10章中介绍一些和模型独立的机器学习方法:集成学习、协同学习、多任务学习、迁移学习、终生学习、小样本学习、元学习等。这些都是目前深度学习的难点和热点问题。

第11章介绍了概率图模型的基本概念,为后面的章节进行铺垫。

第12章介绍两种早期的深度学习模型:玻尔兹曼机和深度信念网络。

第13章介绍最近两年发展十分迅速的深度生成模型:变分自编码器和对抗生成网络。

第14章介绍了深度强化学习的知识。

第15章介绍了应用十分广泛的序列生成模型。

0
收藏 举报
相关评论 (下载后评价送E币 我要评论)
  • 没有更多评论了
  • 可能感兴趣
  • 关注本资料的网友还下载了
  • 技术白皮书