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深度学习理论及实战(MATLAB版)

全彩印刷,干货分享,注重实战,以30个程序讲解深度学习的具体应用

作者:赵小川、何灏
定价:79
印次:1-2
ISBN:9787302564218
出版日期:2021.02.01
印刷日期:2021.06.23

《深度学习理论及实战(MATLAB版)》主要介绍深度学习理论及实战,共5章,内容包括机器学习、人工神经网络、卷积神经网络、MATLAB深度学习工具箱和应用实例。在介绍基础理论方面,本书深入浅出、语言生动、通俗易懂; 在介绍应用实例时,本书贴近实际、步骤翔实、举一反三。本书对数十个例程进行了深入的讲解,并对代码进行了详细的注解。 《深度学习理论及实战(MATLAB版)》可以作为人工智能、电子信息、计算机科学相关专业的本科生、研究生的教材,也可作为本科毕业设计、研究生学术论文的参考资料,还可作为相关工程技术人员的参考资料。

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前言 15年的学习研究,2年的策划准备,100天的精心撰写,《深度学习理论及实战》(MATLAB版)一书今日付梓,感触颇多。本书是关于人工智能领域“深度学习”理论与技术的著作,谈及本书的特色及心路历程,不妨用几个与“度”有关的关键词来述说。 关键词一: “深度” 近年来,以深度学习为代表的人工智能技术发展得如火如荼,也正在改变着人们生活的方方面面。与传统的机器学习相比,深度学习的理论更深、技术更难。本书力图做到深入浅出,尽量用通俗易懂的语言、实用生动的案例把理论与方法讲清楚、说明白。 关键词二: “角度” “深度卷积神经网络”是模仿大脑工作机理的一种智能系统,本书以“系统角度”→“数学角度”→“仿生角度”为主线,对相关知识进行讲解。值得一提的是,本书还从“文化角度”增加了一些中国元素,如: 从《荀子·正名》对“智、能”的解读讲到对人工智能的理解; 以我们学习汉语的过程来说明卷积神经网络的自动提取特征、抽象语义的过程; 以相似的汉字结构变化来类比深度学习中的迁移学习; 以中医针灸来类比激活函数…… 关键词三: “温度” 撰写带有“温度”的书一直是我所追求的,即使是科技类的书,也不应该是“冰冷”的。因此,在本书中,添加了 “温馨提示” “经验分享”“心得分享”等版块; 在本书讲解的30个程序中,每个程序都做了详细的注释,并且对操作中可能存在的问题也一一进行了提示。 关键词四: “态度” 通过这本书,我想传递两个态度。一是“授人以渔”。本书更加注重对方法、过程的讲解,希望读者在实际应用中能够触类旁通、举一反三; 同时还增加了一些“编程体验”的环节,希望读者在动手实践的过程中增加对书中知识的体验。二是“持续学习”。如今,科技与社会迅速发展,持续学习已成为一项重要的能力和素质,本书中的很多内容也是我持续学习的结果。我的包里总会放一本书,地铁上、高铁上、会议前,只要你想学,时间总会有的; 同时,为了写好本书我还认真地学习了多个国内外的相关课程。 关键词五: “适度” 宋玉曾言“东家之子,增之一分则太长,减之一分则太短。”此实为本书力求的理想之态——格局内蕴,属意“适度”。然而,任何一本书都有它的局限性,本书也不例外,希望读者在读此书时,多多思考,多多交流,对于本书有待提高之处提出适度的建议,有兴趣的读者可发送邮件到workemail6@163.com。 今天是2020年的母亲节,也以此书献给天下的母亲,尤其是我的家人! 赵小川2020年5月10日于北京 本书提供以下相关配套资源:  程序代码、习题答案等资料,请扫描下方二维码下载或者到清华大学出版社官方网站本书页面下载。 资源下载

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  • 赵小川  男,博士,研究员,博士生导师。武警装备智能化专家委员会委员,北京市科学技术委员会项目评审专家,陆军装备部项目评审专家;中文核心期刊《计算机工程》青年编委;期刊Robotica审稿专家。研究方向是人工智能、计算机视觉。近年来,作为项目负责人主持科研项目20余项,以第一作者出版学术专著6部,获得国家发明专利12项。
  • 《深度学习理论及实战(MATLAB版)》力图做到深入浅出,尽量用通俗易懂的语言、实用生动的案例把理论与方法讲清楚、说明白。“深度卷积神经网络”是模仿大脑工作机理的一种智能系统,书中以“系统角度”→“数学角度”→“仿生角度”为主线,对相关知识进行讲解。
    《深度学习理论及实战(MATLAB版)》添加了“温馨提示”“经验分享”“心得分享”等版块,且对书中讲解的30个程序都做了详细的注释,对操作中可能存在的问题也一一进行了提示。通过本书传递作者“授人以渔”和“持续学习”的人生态度,更加注重对方法、过程中的讲解,希望读者在实际应用中能够触类旁通、举一反三。

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  • 目录

    第1章从“机器学习”讲起

    1.1走近“机器学习”

    1.1.1什么是“机器学习”

    1.1.2机器学习的主要任务

    1.1.3机器学习的分类

    1.1.4什么是“深度学习”

    1.1.5机器学习的应用举例

    扩展阅读: 对“人工智能”的理解

    1.2解读“机器学习的过程”

    1.2.1机器学习的过程

    1.2.2机器学习中的数据集

    1.2.3过拟合与欠拟合

    心得分享: “机器学习”与“雕刻时光”

    1.3典型的机器学习算法——SVM

    1.3.1从“最走心”的国界线说起

    1.3.2“支持向量机”名字的由来

    1.3.3SVM分类器的形式

    1.3.4如何找到最佳分类线

    1.3.5基于SVM的多分类问题

    1.4思考与练习

    第2章解析“人工神经网络”

    2.1神经元——人工神经网络的基础

    2.1.1生物神经元

    2.1.2人工神经元

    2.1.3激活函数

    2.2神经网络的结构及工作原理

    2.2.1神经网络的结构组成

    2.2.2神经网络的工作原理

    2.2.3一些常见的概念

    扩展阅读: 人工神经网络发展简史

    2.3从数学角度来认识神经网络

    2.3.1本书中采用的符号及含义

    2.3.2神经元的激活

    2.3.3神经网络的学习

    2.3.4寻找损失函数最小值——梯度下降法

    2.3.5误差反向传播

    2.3.6基于误差反向传播的参数更新流程

    2.4如何基于神经网络进行分类

    2.4.1基于神经网络实现二分类

    2.4.2基于神经网络实现多分类

    扩展阅读: 交叉熵

    2.5思考与练习

    第3章探索“卷积神经网络”

    3.1深入浅出话“卷积”

    3....

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