《深度学习导论及案例分析》PDF下载

内容简介

本书不仅介绍了深度学习的起源和发展、强调了深层网络的特点和优势，说明了判别模型和生成模型的相关概念，还详述了深度学习的9种重要模型及其学习算法、变种模型和混杂模型，包括受限玻耳兹曼机、自编码器、深层信念网络、深层玻耳兹曼机、和积网络、卷积神经网络、深层堆叠网络、循环神经网络和长短时记忆网络，以及它们在图像处理、语音处理和自然语言处理等领域的广泛应用。同时分析了一系列深度学习的基本案例。

本书每个案例包括模块简介、运行过程、代码分析和使用技巧4个部分，层次结构清晰，利于读者的选择和学习并在应用中拓展思路。涉及的编程语言有3种：Matlab、Python和C++。其中，很多深度学习程序是用Matlab编写的，可以直接运行；如果使用Python语言编写深度学习程序，则可以调用Theano开源库；若使用C++语言，则可以调用Caffe开源库。

作者简介

李玉鑑（ 鉴 ）　北京工业大学教授，博士生导师。华中科技大学本科毕业，中国科学院数学研究所硕士毕业，中国科学院半导体研究所博士毕业，北京邮电大学博士后出站。曾在中国科学院生物物理所工作，对意识的本质问题关注过多年，并在《21世纪100个交叉科学难题》上发表《揭开意识的奥秘》一文，提出了解决意识问题的认知相对论纲领，对脑计划和类脑研究具有宏观指导意义。长期围绕人工智能的核心目标，在神经网络、自然语言处理、模式识别和机器学习等领域开展教学、科研工作，发表国内外期刊、会议论文数十篇，是本书的*一作者。

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