神经网络与深度学习-作者: [美] 查鲁·C.阿加沃尔（Charu C. Aggarwal）-PDF电子书

作者: [美] 查鲁·C.阿加沃尔（Charu C. Aggarwal）
出版社: 机械工业出版社
译者: 石川 / 杨成译
出版年: 2021-8
页数: 408
定价: 149.00元
装帧: 平装
丛书: 智能科学与技术丛书
ISBN: 9787111686859

本书涵盖了经典和现代的深度学习模型。章节分为三类:第1部分为神经网络的基础。许多传统的机器学习模型可以理解为神经网络的特殊情况。前两章的重点是理解传统机器学习和神经网络之间的关系。支持向量机、线性/逻辑回归、奇异值分解、矩阵分解和推荐系统都是神经网络的特例。本书将这些方法与特征工程方法如word2vec一起进行了研究。第2部分是神经网络的基本原理。训练和正则化的详细讨论在第3章和第4章提供。第5章和第6章介绍了径向基函数(RBF)网络和受限的玻尔兹曼机。第3部分是神经网络的高级主题:第7章和第8章讨论了循环神经网络和卷积神经网络。第9章和第10章介绍了几个高级主题，如深度强化学习、神经图像机、Kohonen自组织映射和生成对抗网络。这本书是为研究生、研究人员和实践者编写的。大量的练习和一个解决方案手册，以帮助在课堂教学。在可能的情况下，突出显示以应用程序为中心的视图，以便提供对每一类技术的实际用途的理解。