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深度学习:基于Matlab的设计实例(深度学习与MATLAB的完美结合!设计实例的详实展示)

作者:Phil Kim

格式: pdf、txt、epub、azw3、mobi、docx

编辑推荐

 

内容简介

深度学习如此流行,以至于关于它的资料随处可见。但往往是理论连篇,并不适合开发者具体使用,本书内容丰富实用、原理直白易懂、示例详细直观、代码详实细致,目的就是希望帮助开发者在学习这个人工智能的过程中不那么痛苦,同时也希望用本书中具体的开发实例讲解能够帮助开发者避免困惑。本书主要考虑了两类读者。*类是准备系统地学习深度学习以进一步研究和开发的读者,书中的示例代码将更加有助于进一步理解本书所讲的内容。第二类是想比从杂志或报纸上获得更深入的深度学习信息,但不必进行实际研究的读者。书中概念和示例结果,也有助于您理解深度学习的大多数重要技术。

本书共包含6章内容,可以分为3个主题。书中例子均用MATLAB编写而成。

第1个主题是机器学习。深度学习起源于机器学习,这意味着如果想要理解深度学习的本质,就必须在某种程度上知道机器学习背后的理念。第1章从机器学习与深度学习的关系开始讲起,随后是解决问题的策略和机器学习的基本局限性。

第2个主题是人工神经网络这是第2~4章的重点内容。由于深度学习就是采用一种神经网络的机器学习,所以不能将神经网络与深度学习分开。第2章从神经网络的基本概念讲起:它的工作原理、体系结构和学习规则,也讲到了神经网络由简单的单层结构演化为复杂的多层结构的原因。第3章介绍了反向传播算法,它是神经网络中一种重要和典型的学习规则,深度学习也使用这种算法。本章解释了代价函数和学习规则是如何联系起来的,哪一种代价函数在深度学习中被广泛使用。第4章介绍了将神经网络应用到分类问题中的方法。其中单列一节专门讲分类,因为它是目前*流行的一种深度学习应用。例如图像识别是一个分类问题,也是深度学习的一种主要应用。

第3个主题是深度学习,也是本书的重点,将在第5章和第6章中讲解。第5章介绍了使深度学习能够产生卓越性能的驱动因素。第6章讲解了卷积神经网络,本章首先介绍了卷积神经网络的基本概念和结构,并与前面的图像识别算法进行了比较;随后解释了卷积层和池化层的作用和运算方法,它们是卷积神经网络的重要组成部分。第6章也包含了一个用卷积神经网络进行数字图像识别的例子,并研究了图像通过各层的演化过程。

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