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131千字 字数
2024-09-01 发行日期
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主编推荐语

本书用通俗易懂的语言讲解神经网络的相关知识。

内容简介

全书共6章。第1章对神经网络领域进行概述，包括其历史和应用；第2章深入探讨神经元的数学模型，包括其输入、权值、偏置和激活函数；第3章介绍感知机的概念，讨论感知机的结构，并解释如何用它来解决简单的分类问题；

第4章介绍多层感知机的概念，讲述如何使用前馈传播和反向传播，同时详细介绍了反向传播中用到的链式法则；第5章涵盖训练神经网络时使用的各种参数和算子；第6章介绍神经网络的分布式学习、压缩和解释，其中分布式学习涵盖使用多台计算机或设备在大型数据集上训练神经网络的内容。

目录

  • 版权信息
  • 前言
  • 主要符号表
  • 第1章 绪论
  • 1.1 神经网络简介
  • 1.2 神经网络的应用
  • 1.3 神经网络的研究目标
  • 1.4 神经网络的发展历史
  • 1.5 神经网络的研究现状
  • 1.6 神经网络的研究方法
  • 1.7 小结
  • 练习
  • 第2章 神经元
  • 2.1 神经元模型
  • 2.2 神经元的组成成分
  • 2.3 感知机神经元
  • 2.4 神经元的应用
  • 2.5 小结
  • 练习
  • 第3章 单层感知机
  • 3.1 神经元的连接
  • 3.2 单层感知机
  • 3.3 单层感知机的应用
  • 3.4 小结
  • 练习
  • 第4章 多层感知机
  • 4.1 引入隐藏层的必要性
  • 4.2 多层感知机的基本概念
  • 4.3 多层感知机的学习
  • 4.4 多层感知机的深入分析
  • 4.5 多层感知机的应用
  • 4.6 小结
  • 练习
  • 第5章 神经网络模型优化
  • 5.1 学习率
  • 5.2 损失函数
  • 5.3 正则化
  • 5.4 归一化
  • 5.5 参数初始化
  • 5.6 网络预训练
  • 5.7 TREC分类任务
  • 5.8 小结
  • 练习
  • 第6章 神经网络的分布式学习、压缩和解释
  • 6.1 神经网络分布式学习
  • 6.2 神经网络压缩
  • 6.3 神经网络可解释性
  • 6.4 小结
  • 练习
  • 参考文献
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出版方

机械工业出版社

机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。