神经网络设计+深度卷积网络
内容简介
《神经网络设计（原书第2版）》 本书是一本易学易懂的神经网络教材，主要讨论网络结构、学习规则、训练技巧和工程应用，紧紧围绕“设计”这一视角组织材料和展开讲解，强调基本原理和训练方法，概念清晰，数学论述严谨，包含丰富的实例和练习，并配有课件和MATLAB演示程序。本书要求读者具备线性代数、概率论和微分方程的基础知识，可作为高年级本科生或一年级研究生的神经网络导论课程教材，也可供有兴趣的读者自学或参考。 《深度卷积网络：原理与实践》 深度卷积网络（DCNN）是目前十分流行的深度神经网络架构，它的构造清晰直观，效果引人入胜，在图像、视频、语音、语言领域都有广泛应用。 本书以AI领域新的技术研究和和实践为基础，从技术理论、工作原理、实践方法、架构技巧、训练方法、技术前瞻等6个维度对深度卷积网络进行了系统、深入、详细地讲解。 以实战为导向，深入分析AlphaGo和GAN的实现过程、技术原理、训练方法和应用细节，为读者依次揭开神经网络、卷积网络和深度卷积网络的神秘面纱，让读者了解AI的“思考过程”，以及与人类思维的相同和不同之处。 本书在逻辑上分为3个部分： 第一部分 综述篇（第1、6、9章） 这3章不需要读者具备编程和数学基础，对深度学习和神经网络的基础知识、AlphaGo的架构设计和工作原理，以及深度学习和人工智能未来的技术发展趋势进行了宏观介绍。 第二部分 深度卷积网络篇（第2、3、4、5章） 结合作者的实际工作经验和案例代码，对深度卷积网络的技术理论、工作原理、实践方法、架构技巧和训练方法做了系统而深入的讲解。 第三部分 实战篇（第7、8章） 详细分析了AlphaGo和GAN的技术原理、训练方法和应用细节，包括详细的代码分析和大量GAN的精彩实例。 本书的案例代码在GitHub上提供下载，同时读者可在GitHub与作者交流本书相关的问题。
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