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神經網路機器學習/人工智慧與大數據系列

  • 作者：(瑞典)伯恩哈德·梅利格|責編:劉志紅|譯者:郭濤//許瀚//張煜琪//劉志紅
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121528347
  • 出版日期：2026/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：240
人民幣：RMB 168 元      售價：元
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內容大鋼
    本書緊跟時代、自成一體，用清晰易懂的方式介紹了神經網路機器學習這一重要主題。除了描述這一主題的數學原理及其歷史演變，本書還與統計物理的基本方法及科學和工程領域的當前應用有著密切的聯繫。本書內容緊密圍繞完善的本科課程，在使用人工神經網路進行現代機器學習的關鍵方面，為物理、數學和工程專業的學生提供了基礎知識。本書包含大量的練習，擴展並強化了書中的關鍵概念，能夠磨練學生的編程技能。書中內容大量參考當前研究，可以幫助讀者詳細了解機器學習研究最先進的進展。
作者介紹
(瑞典)伯恩哈德·梅利格|責編:劉志紅|譯者:郭濤//許瀚//張煜琪//劉志紅
目錄
  第1章  簡介
    1.1  神經網路
    1.2  McCulloch-Pitts神經元
    1.3  激活函數
    1.4  非同步更新
    1.5  總結
    1.6  擴展
第Ⅰ部分  Hopfield網路
  第2章  確定性Hopfield網路
    2.1  模式識別
    2.2  Hopfield網路和Hebb規則
    2.3  串擾項
    2.4  一步誤差概率
    2.5  能量函數
    2.6  總結
    2.7  練習
  第3章  隨機Hopfield網路
    3.1  隨機動態
    3.2  有序參數
    3.3  平均場理論
    3.4  關鍵存儲容量
    3.5  超越平均場理論
    3.6  相關和非隨機模式
    3.7  總結
    3.8  擴展
    3.9  練習
  第4章  玻爾茲曼分佈
    4.1  隨機動態的收斂性
    4.2  蒙特卡羅模擬
    4.3  模擬退火
    4.4  玻爾茲曼機
    4.5  受限玻爾茲曼機
    4.6  總結
    4.7  擴展
    4.8  練習
第Ⅱ部分  監督學習
  第5章  感知器
    5.1  分類問題
    5.2  迭代學習演算法
    5.3  線性單元的梯度下降
    5.4  分類能力
    5.5  多層感知器
    5.6  總結
    5.7  擴展
    5.8  練習
  第6章  隨機梯度下降法
    6.1  鏈式法則和誤差反向傳播
    6.2  隨機梯度下降演算法
    6.3  預處理輸入數據
    6.4  過度擬合和交叉驗證

    6.5  學習率的自適應
    6.6  總結
    6.7  擴展
    6.8  練習
  第7章  深度學習
    7.1  有多少隱藏層
    7.2  消失梯度和爆炸梯度
    7.3  整流線性單元
    7.4  殘差網路
    7.5  輸出和能量函數
    7.6  正則化
      7.6.1  權重衰減
      7.6.2  修剪
      7.6.3  退出
      7.6.4  擴展訓練集
      7.6.5  批量歸一化
    7.7  總結
    7.8  擴展
    7.9  練習
  第8章  卷積網路
    8.1  卷積層
    8.2  池化層
    8.3  學習閱讀手寫數字
    8.4  應對輸入分佈的變形
    8.5  目標識別的深度學習
    8.6  總結
    8.7  擴展
    8.8  練習
  第9章  監督遞歸網路
    9.1  遞歸反向傳播
    9.2  時間反向傳播
    9.3  消失梯度
    9.4  機器翻譯的遞歸網路
    9.5  儲層計算
    9.6  總結
    9.7  擴展
    9.8  練習
第Ⅲ部分  無標籤學習
  第10章  無監督學習
    10.1  Oja規則
    10.2  競爭性學習
    10.3  自組織映射
    10.4  K-means聚類
    10.5  徑向基函數
    10.6  自動編碼器
    10.7  總結
    10.8  擴展
    10.9  練習
  第11章  強化學習
    11.1  關聯獎勵懲罰演算法

    11.2  時序差分學習
    11.3  Q學習
    11.4  總結
    11.5  擴展
    11.6  練習
參考文獻

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