| 字段 | 字段内容 |
|---|---|
| 001 | 01h0392341 |
| 005 | 20230519154551.0 |
| 010 | $a: 978-7-121-44429-6$d: CNY98.00 |
| 100 | $a: 20230518d2023 em y0chiy0120 ea |
| 101 | $a: chi |
| 102 | $a: CN$b: 110000 |
| 105 | $a: a a 000yy |
| 106 | $a: r |
| 200 | $a: 深度学习与神经网络$A: shen du xue xi yu shen jing wang luo$f: 赵眸光编著 |
| 210 | $a: 北京$c: 电子工业出版社$d: 2023.01 |
| 215 | $a: XIV, 374页$c: 图$d: 24cm |
| 225 | $a: 人工智能前沿理论与技术应用丛书$A: ren gong zhi neng qian yan li lun yu ji shu ying yong cong shu |
| 320 | $a: 有书目 (第363-374页) |
| 330 | $a: 本书围绕神经网络和深度学习的基础知识体系进行梳理。全书共16章。第1章介绍人工智能、机器学习、神经网络与深度学习的基本概念及相互关系, 并对神经网络的发展历程和产生机理进行阐述 ; 第2章介绍神经网络的基本神经元模型、网络结构、学习方法、学习规则、正则化方法、模型评估方法等基础知识 ; 第3-8章介绍多层感知器神经网络、自组织竞争神经网络、径向基函数神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制与反馈网络 ; 第9章介绍深度学习网络优化的相关内容 ; 第10-13章介绍受限玻尔兹曼机和深度置信网络、栈式自编码器、生成对抗网络和图神经网络 ; 第14章介绍深度强化学习 ; 第15章介绍深度学习的可解释性 ; 第16章介绍多模态预训练模型。 |
| 410 | $1: 2001 $a: 人工智能前沿理论与技术应用丛书 |
| 606 | $a: 人工神经网络$A: ren gong shen jing wang luo |
| 690 | $a: TP183$v: 5 |
| 701 | $a: 赵眸光$A: zhao mou guang$4: 编著 |
| 801 | $a: CN$b: XAWSL$c: 20230518 |
| 905 | $a: XAWSL$b: 02511964-7$d: TP181$r: CNY98.00$e: X165 |
北京创讯未来软件技术有限公司 版权所有 ALL RIGHTS RESERVED 京ICP备 09032139
欢迎第16943617位用户访问本系统