深度学习理论与实践

书籍简介:

本书系统地介绍了对新一代人工智能发展起主导作用的深度学习算法的来源、发展、工作机理及其数学基础等。在此基础上,本书对典型的深度学习算法(如卷积神经网络、图卷积神经网络、循环神经网络、递归 神经网络、深度置信网络、对抗生成网络、深度迁移学习等)进行了深入介绍，通过严密的理论推导、各种新型算法的比较,并配合丰富生动的案例讲解,来增强读者对基本原理、开发方法、应用部署等的全面掌握.本书 既具备一定的理论深度，也具有一定的应用高度，不仅可作为高等院校人工智能、智能科学与技术、计算机科 学与技术、数据科学与大数据、模式识别与智能系统等专业及相关专业的本科生、研究生的教材,也可作为从 事基于深度学习的各类智能化应用的工程技术人员的参考书.

书籍规格:

书籍信息归属:

深度学习理论与实践是北京邮电大学出版社于2020.9出版的中图分类号为 TP181 的主题关于 机器学习－算法 的书籍。