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157千字 字数
2022-03-01 发行日期
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主编推荐语

系统论述神经网络及深度学习的基本理论、方法、技术和MATLAB仿真案例。

内容简介

本书阐述经典神经网络及典型的深度学习(神经网络)方法的基本架构、算法原理及相关问题。在此基础上，介绍MATLAB中神经网络工具箱在神经网络、深度学习中的应用，并给出相应的应用实例。

本书可作为高等院校相关专业的本科生、研究生及从事神经网络及深度学习方面学习及研究工作的专业人员的参考书。

目录

  • 版权信息
  • 作者简介
  • 内容简介
  • 前言
  • 第一部分 神经网络基础及MATLAB
  • 绪论
  • 第1章 神经网络概述
  • 第2章 MATLAB基本知识及神经网络工具箱简介
  • 2.1 MATLAB基本知识
  • 2.2 MATLAB神经网络工具箱
  • 第二部分 经典神经网络
  • 第3章 感知机
  • 3.1 感知机的基本结构与算法基础
  • 3.2 感知机的MATLAB实现
  • 第4章 线性神经网络
  • 4.1 线性神经网络的基本结构与算法基础
  • 4.2 线性神经网络的MATLAB实现
  • 4.3 关于线性神经网络的几点讨论
  • 第5章 BP神经网络
  • 5.1 BP神经网络的基本结构与算法基础
  • 5.2 BP神经网络的MATLAB实现
  • 第6章 径向基神经网络
  • 6.1 径向基神经网络的基本结构与算法基础
  • 6.2 径向基神经网络的MATLAB实现
  • 6.3 关于径向基神经网络的几点讨论
  • 第7章 Hopfield神经网络
  • 7.1 Hopfield神经网络的基本结构与算法基础
  • 7.2 Hopfield神经网络的MATLAB实现
  • 7.3 关于Hopfield神经网络的几点讨论
  • 第8章 SOM神经网络
  • 8.1 SOM神经网络的基本结构与算法基础
  • 8.2 SOM神经网络的MATLAB实现
  • 8.3 关于SOM神经网络的几点讨论
  • 第9章 概率神经网络
  • 9.1 概率神经网络的基本结构与算法基础
  • 9.2 概率神经网络的MATLAB实现
  • 第三部分 深度学习神经网络
  • 第10章 深度信念网络
  • 10.1 玻耳兹曼机基本结构及学习
  • 10.2 深度信念网络的基本结构
  • 10.3 深度信念网络的MATLAB实现
  • 第11章 自编码器
  • 11.1 自编码器的基本结构与算法基础
  • 11.2 自编码器的MATLAB实现
  • 第12章 卷积神经网络
  • 12.1 卷积神经网络的基本结构与算法基础
  • 12.2 卷积神经网络的实现
  • 第13章 生成对抗网络（GAN）
  • 13.1 GAN的起源与发展
  • 13.2 GAN的结构与原理
  • 13.3 GAN的MATLAB实现
  • 第14章 循环神经网络
  • 14.1 循环神经网络的结构与算法基础
  • 14.2 LSTM网络的MATLAB实现
  • 参考文献
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出版方

清华大学出版社

清华大学出版社成立于1980年6月，是由教育部主管、清华大学主办的综合出版单位。植根于“清华”这座久负盛名的高等学府，秉承清华人“自强不息，厚德载物”的人文精神，清华大学出版社在短短二十多年的时间里，迅速成长起来。清华大学出版社始终坚持弘扬科技文化产业、服务科教兴国战略的出版方向，把出版高等学校教学用书和科技图书作为主要任务，并为促进学术交流、繁荣出版事业设立了多项出版基金，逐渐形成了以出版高水平的教材和学术专著为主的鲜明特色，在教育出版领域树立了强势品牌。