深度学习模型与算法基础

作者: 许庆阳、宋勇、张承进

出版社: 清华大学出版社

出版日期: 2023-12-01

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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。

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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。

更多出版物信息
  • 版权: 清华大学出版社
  • 出版: 2023-12-01
  • 作者:许庆阳、宋勇、张承进
  • 更新: 2024-04-11
  • 书号:9787302651079
  • 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

作者信息

许庆阳、宋勇、张承进

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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