《深度学习的计算方法：理论、实践与应用（Computational Methods for Deep Learning: Theoretic, Practice and Applications）》
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日期：2021-09-26
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作品总结
《深度学习的计算方法：理论、实践与应用（Computational Methods for Deep Learning: Theoretic, Practice and Applications）》
本书结合深度学习、机器学习和人工神经网络的概念，这本非常独特的教科书呈现了从简单到复杂的渐进式内容，从机器智能的角度确定了知识转移的内容。它采用了图论、数学模型和算法实现的方法，包括数据集准备、编程、结果分析和评估。
本研究从具有神经元和激活函数的人工神经网络的基础开始，然后用高等数学解释深度学习的机制。特别强调如何使用TensorFlow和最新的MATLAB深度学习工具箱来实现深度学习算法。
作为先决条件，读者应该对数学分析、线性代数、数值分析、优化、微分几何、流形和信息论以及基础代数、函数分析和图形模型等有扎实的理解。这些计算知识不仅有助于理解本文/参考文献的主题，也有助于理解相关的深度学习期刊文章和会议论文。
本教材/指南面向计算机科学研究学生和工程师，以及对理论研究和分析的深入学习感兴趣的科学家。一般来说，这本书对那些对机器智能、模式分析、自然语言处理和机器视觉感兴趣的研究人员也很有帮助。
魏琦艳博士是新西兰奥克兰理工大学计算机系的副教授。他的其他出版物包括Springer标题《图像处理和安全的视觉加密》。
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