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深度学习理论及实战(MATLAB版·第2版)

"畅销书改版,丰富案例,全彩印刷,干货分享,注重实战,通过案例讲解深度学习的具体应用 "

作者:赵小川
丛书名:计算机科学与技术丛书
定价:99
印次:2-1
ISBN:9787302681847
出版日期:2025.02.01
印刷日期:2025.02.07

"《深度学习理论及实战(MATLAB版·第2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案例。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·第2版)》可作为人工智能、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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深度学习理论及实战(MATLAB版·第2版) 前言 自《深度学习理论及实战》(MATLAB版)出版至今已有3年多的时间,感谢读者朋友们的厚爱,先后4次加印,并有多所高校将其作为教材; 同时,也非常感谢读者朋友们的宝贵建议。 “五一”假期,我对本书内容进行了完善,主要包括: 以“扩展阅读”方式增加了人工智能领域的最新进展; 以“经验分享”方式增加了笔者在科研、教学中的心得体会; 将本书的例程在MATLAB(2023b)软件中进行了运行; 增加了YOLO系列的目标检测原理与应用等最新的案例分析。 【配套资源】 本书提供程序代码、教学课件等配套资源,可以在清华大学出版社官方网站本书页面下载,或者扫描封底的“书圈”二维码在公众号下载。 感谢中国高校产学研创新基金项目(2021JQR027)的支持; 感谢“兵器基础性创新团队”、武警工程大学“高层次科技人才引进计划”和“陕西省高校青年创新团队”的支持。 感谢李陈研究员、马燕琳博士、何灏博士在撰写本书过程中所做的贡献; 感谢智能控制创新团队的每一位科研人员。 谨以此书献给为梦想而努力奋斗的青年朋友们! 赵小川 2024年11月20日于北京 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,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,对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,我还认真地学习了国内外的多个相关课程。 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。 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

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  • "深度  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。
    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。
    温度  书中添加了“温馨提示”“经验分享”“扩展阅读”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。
    态度  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、过程的讲解,希望读者在实际应用中能够触类旁通、举一反三。
    适度  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,对于本书有待提高的地方提出适度的建议。"


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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

    经验分享: 对“智能”的理解

    扩展阅读: “人工智能”的发展

    扩展阅读: “人工智能”的最新发展——生成式AI大模型

    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

    经验分享: “机器学习”与“雕刻时光”

    经验分享: 如何解决机器学习中的“过犹不及”

    1.3典型的机器学习算法——SVM

    1.3.1“支持向量机”名字的由来

    1.3.2SVM分类器的形式

    1.3.3如何找到最佳分类线

    1.3.4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

    经验分享: 从仿生学的角度看神经网络的局限性

    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

    ...

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