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深度学习原理与应用

周中元 黄颖 张诚 周新
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计算机网络人工智能12.1万字

更新时间:2021-04-30 22:06:10 最新章节:参考文献

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书籍简介

本书系统性地介绍了深度学习的原理、关键技术及相关应用,首先从基本概念、必备的线性代数、微积分、概率统计等数学知识等入手,这些预备知识可帮助读者更好地理解深度学习技术。接着对深度学习方法和技术进行了详细介绍,包括卷积神经网络、反馈神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等,针对每个技术都力图用简单易懂的语言、详尽的公式推导说明和生动的图形展示知识点,并附上应用样例,便于读者将概念、原理、公式和应用融会贯通。本书还考虑到初学者尽快入门的需求,对深度学习开发工具和处理技巧进行了细致的梳理和总结。最后本书对深度学习应用前景、发展趋势、未来研究趋势等进行了分析,具有一定前瞻性。本书涵盖了大量深度学习的技术细节,适用于不同层次的读者。
上架时间:2020-12-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
上海阅文信息技术有限公司已经获得合法授权,并进行制作发行

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    量子计算与人工智能的交叉融合,促使量子人工智能的不断发展。本书旨在采用对深度学习爱好者友好的方式,构建量子人工智能应用。全书共13章,第1章和第2章系统介绍量子计算机发展脉络和量子计算编程的基础知识。第3~7章分别介绍不同的深度学习方法和在这些算法逻辑上构建量子启发算法的方式,用量子线路中的相位作为神经网络的可学习参数,重构为量子神经网络算子。这些算子可以在PyTorch环境中直接调用。第8章和第
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