《深度學習：卷積神經網路算法原理與套用》是2019年水利水電出版社出版的圖書。
基本介紹
- 中文名：深度學習：卷積神經網路算法原理與套用
- 作者：王改華 編
- 類別：圖書>教材>研究生/本科/專科教材>工學
- 出版社：水利水電出版社
- 出版時間：2019年6月
- 開本：16 開
- 裝幀：平裝-膠訂
- ISBN：9787517075950
圖書目錄
前言
第1章 緒論
1.1 深度學習
1.1.1 概述
1.1.2 基本思想
1.1.3 基本分類
1.2 卷積神經網路技術的發展與套用
1.2.1 卷積神經網路的發展
1.2.2 卷積神經網路的套用
1.3 自編碼器的發展及其套用
1.3.1 自編碼器的發展
1.3.2 自編碼器的套用
第2章 相關數學基礎知識
2.1 矩陣
2.1.1 基本概念
2.1.2 矩陣運算
2.2 範數
2.2.1 範數的定義
2.2.2 範數的分類及性質
2.3 卷積運算
2.3.1 定義
2.3.2 多維數組的卷積
2.4 激活函式
2.4.1 線性激活函式
2.4.2 非線性激活函式
2.5 信息熵
2.5.1 定義
2.5.2 條件熵
2.5.3 相對熵
2.5.4 交叉熵
習題
第3章 神經網路
3.1 人工神經網路
3.1.1 人工神經元模型
3.1.2 人工神經網路結構
3.2 BP神經網路
3.2.1 原理
3.2.2 網路結構
3.2.3 BP神經算法原理
3.2.4 信號傳遞過程的實現
3.2.5 算法分析
習題
第4章 卷積神經網路
4.1 原理
4.1.1 動機
4.1.2 卷積神經網路特點
4.2 LeNet
4.2.1 網路總體結構
4.2.2 分層結構
4.3 反向傳播
