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题名/责任者:

深度学习神经网络设计及案例研究/(美) Daniel Graupe著 周志杰 ... [等] 译

出版发行项:

北京:科学出版社,2021.09

ISBN及定价:

978-7-03-069765-3/CNY130.00

载体形态项:

x, 253页:图;24cm

统一题名:

Deep learning neural networks : design and case studies

丛编项:

信息科学技术学术著作丛书

个人责任者:

格罗彼 (Graupe, Daniel) 著

个人次要责任者:

周志杰 译

个人次要责任者:

贺维 译

个人次要责任者:

韩晓霞 译

学科主题:

机器学习

学科主题:

人工神经网络

中图法分类号:

TP181

中图法分类号:

TP183

题名责任附注:

译者还有：贺维、韩晓霞、胡冠宇

相关题名附注:

原文题名取自版权页

责任者附注:

责任者规范汉译姓: 格罗彼

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

本书共9章, 作者对深度学习神经网络的设计以及应用进行了全面的论述。详细阐述了神经网络的基本概念、反向传播神经网络结构、认知机的原理与结构、卷积神经网络的原理与结构。在此基础上重点讨论了一种用于快速大规模存储和信息检索的深度学习神经网络, 该网络能够模拟大脑中枢神经系统的存储和检索模式, 与其他神经网络不同该网络具有透明的网络结构, 具有更高效的并行计算能力, 并通过智能地集成多个协同处理器实现对事物的深度学习, 实验证明该网络能够广泛应用于医学诊断、故障诊断、数据挖掘与信息检索、视频处理、语音处理、自适应滤波、计算机安全、非线性控制等方面。

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