- ISBN:9787302651079
- 装帧:平装-胶订
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:其他
- 页数:276
- 出版时间:2023-12-01
- 条形码:9787302651079 ; 978-7-302-65107-9
本书特色
深度学习技术作为人工智能领域的一门新兴技术,已成为人工智能科研领域、企业应用领域中常用的一门技术。本教材采用由浅入深的方式,对深度学习相关理论进行讲解,满足教学过程中的需要。
内容简介
深度学习技术作为人工智能领域的一门新兴技术,已成为人工智能科研领域、企业应用领域中常用的一门技术。本教材由神经网络基本训练规则、感知器、BP网络作为基础,讲述神经网络基础训练方法。并通过自编码器网络,将浅层网络过度到深度神经网络部分,详细讲解卷积神经网络原理及训练方法、卷积神经网络的发展以及基于卷积神经网络的目标检测算法等。而后,对序列信息处理神经网络—循环神经网络进行讲解。本教程采用由浅入深的方式,对深度学习相关理论进行讲解,满足教学过程中的需要。
目录
第9章长短时记忆网络 9.1LSTM原理 9.2LSTM前向计算 9.3LSTM网络训练 9.3.1网络训练算法 9.3.2误差项沿时间传递 9.3.3误差项沿网络层次传递 9.4GRU 9.4.1GRU前向计算 9.4.2GRU训练算法 第10章Transformer 10.1神经网络注意力机制 10.1.1神经网络注意力机制原理 10.1.2自注意力机制 10.2Transformer模型 10.2.1编码器模块 10.2.2解码器模块 10.3神经网络语言模型 10.3.1GPT模型 10.3.2BERT模型 10.3.3GLM模型 第11章生成式模型 11.1概述 11.2生成对抗网络 11.2.1生成模型 11.2.2判别模型 11.2.3目标函数 11.2.4典型生成对抗网络 11.3变分自编码器 11.3.1模型推导 11.3.2讨论 11.3.3VAE实现 11.4自回归模型 11.5扩散模型 第12章深度学习框架 12.1计算图 12.2典型深度学习框架 12.2.1国外深度学习框架 12.2.2国内深度学习框架 参考文献
作者简介
许庆阳山东大学副教授、博士、博士生导师,主要从事智能机器人、人工智能、深度学习、智能优化算法等方面的教学与科研工作。参与科技部科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目,承担国家自然科学基金1项、山东省重点研发计划1项,完成了山东省自然科学基金1项。在国内外学术期刊发表学术论文25余篇,其中SCI已收录17篇,申请发明专利5项。
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