简介
本书聚焦深度学习算法的基础理论和核心算法,全面系统地论述深度学习的基础理论,兼顾人工智能数学基础知识与领域最新原创基础理论,构建脉络清晰的人工智能理论体系。本书首先介绍了深度学习的相关数学基础,主要包括线性代数、概率论、信息论三部分;紧接着系统地介绍了深度学习的重点内容,主要分为五方面,即深度学习的逼近理论,深度学习的表征理论,深度学习的学习理论,深度学习的优化理论,深度学习的核心算法。
编辑推荐
本书旨在给出深度学习的理论基础和核心算法的主要内容,从而有利于读者和研究者系统的掌握理论结构和脉络。全书在理论方面,兼顾人工智能数学基础知识与领域最新原创基础理论,为推动下一代人工智能、下一代深度学习的发展提供坚实的理论支撑;面向关键核心技术,以核心算法为驱动,抽取出最关键普适的技术思想,提炼简洁可复用的知识模型,提出更有力的新方法,为发展更有力的新方法提供“源头活水”。
更多出版物信息
- 版权: 清华大学出版社
- 出版: 2023-12-01
- 更新: 2024-05-28
- 书号:9787302630715
- 中图:TP181
- 学科:工学控制科学与工程工学计算机科学与技术交叉学科智能科学与技术
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