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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)——基于MATLAB的仿真與實現(xiàn)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)——基于MATLAB的仿真與實現(xiàn) 版權(quán)信息
- ISBN：9787302591085
- 條形碼：9787302591085 ; 978-7-302-59108-5
- 裝幀：70g膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)——基于MATLAB的仿真與實現(xiàn) 本書特色
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)是當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的熱點問題之一。很多學(xué)生和科技工作者需要理解和應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法來處理相關(guān)的工程問題，但目前市場上大多數(shù)相關(guān)圖書偏向?qū)W術(shù)研究，缺乏實踐性。鑒于此，本書對學(xué)術(shù)界已經(jīng)基本形成共識的主流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行了歸納、總結(jié)和仿真，并從工程應(yīng)用的角度對新興的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行介紹，幫助讀者盡快掌握這些算法及其應(yīng)用。本書主要內(nèi)容包括： ?? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理； ?? 深度學(xué)習(xí)的理論及架構(gòu)； ?? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理； ?? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法； ?? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MATLAB仿真； ?? 深度學(xué)習(xí)的MATLAB仿真。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)——基于MATLAB的仿真與實現(xiàn) 內(nèi)容簡介
本書闡述經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及典型的深度學(xué)習(xí)(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))方法的基本架構(gòu)、算法原理及相關(guān)問題。在此 基礎(chǔ)上,介紹 MATLAB中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用,并給出相應(yīng)的應(yīng)用 實例。 本書可作為高等院校相關(guān)專業(yè)的本科生、研究生及從事神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及深度學(xué)習(xí)方面學(xué)習(xí)及研究工作的 專業(yè)人員的參考書。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)——基于MATLAB的仿真與實現(xiàn) 目錄
**部分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)及MATLAB
緒論
第1章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
第2章MATLAB基本知識及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱簡介
2．1MATLAB基本知識
2．2MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱
2．2．1基于代碼的MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱的應(yīng)用
2．2．2基于圖形界面的MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱的應(yīng)用
2．2．3MATLAB/Simulink中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)模塊的應(yīng)用
2．2．4MATLAB菜單欄中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)模塊的應(yīng)用
第二部分經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第3章感知機(jī)
3．1感知機(jī)的基本結(jié)構(gòu)與算法基礎(chǔ)
3．1．1單層感知機(jī)的基本結(jié)構(gòu)
3．1．2多層感知機(jī)的基本結(jié)構(gòu)與算法基礎(chǔ)
3．2感知機(jī)的MATLAB實現(xiàn)
3．2．1單層感知機(jī)的MATLAB仿真實現(xiàn)
3．2．2多層感知機(jī)的MATLAB仿真實現(xiàn)
第4章線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4．1線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)與算法基礎(chǔ)
4．1．1線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)及學(xué)習(xí)算法
4．1．2*小均方差算法中關(guān)于學(xué)習(xí)率η的討論
4．1．3線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練
4．2線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MATLAB實現(xiàn)
4．2．1線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分類問題中的應(yīng)用
4．2．2線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在擬合(回歸)問題中的應(yīng)用
4．2．3線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在信號處理中的應(yīng)用
4．3關(guān)于線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幾點討論
第5章BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5．1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)與算法基礎(chǔ)
5．1．1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)及學(xué)習(xí)算法
5．1．2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建
5．1．3BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法問題的改進(jìn)討論
5．2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MATLAB實現(xiàn)
5．2．1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分類問題中的應(yīng)用
5．2．2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在擬合(回歸)問題中的應(yīng)用
5．2．3BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在信號處理中的應(yīng)用
5．3關(guān)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幾點討論
第6章徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
6．1徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)與算法基礎(chǔ)
6．1．1徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)及學(xué)習(xí)算法
6．1．2徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在擬合問題中的應(yīng)用分析
6．1．3徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分類問題中的應(yīng)用分析
6．2徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MATLAB實現(xiàn)
6．2．1徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在擬合(回歸)問題中的應(yīng)用
6．2．2徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分類問題中的應(yīng)用
6．2．3徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)預(yù)測中的應(yīng)用
6．3關(guān)于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幾點討論
第7章Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
7．1Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)與算法基礎(chǔ)
7．1．1離散型Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
7．1．2連續(xù)型Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
7．1．3Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幾個問題
7．2Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MATLAB實現(xiàn)
7．3關(guān)于 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幾點討論
第8章SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
8．1SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)與算法基礎(chǔ)
8．1．1SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行原理
8．1．2SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)及學(xué)習(xí)算法
8．1．3SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練
8．1．4SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計
8．2SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MATLAB實現(xiàn)
8．2．1二維SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別分類
8．2．2SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷中的應(yīng)用
8．2．3SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工具箱實現(xiàn)
8．3關(guān)于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幾點討論
第9章概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
9．1概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)與算法基礎(chǔ)
9．1．1概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論基礎(chǔ)
9．1．2概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)模型
9．1．3概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練
9．1．4概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式分類學(xué)習(xí)算法
9．2概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MATLAB實現(xiàn)
9．2．1基于PNN的鳶尾花分類
9．2．2變壓器故障診斷
9．2．3概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工具箱實現(xiàn)
9．2．4PNN中參數(shù)spread對分類的影響
第三部分深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第10章深度信念網(wǎng)絡(luò)
10．1玻耳茲曼機(jī)基本結(jié)構(gòu)及學(xué)習(xí)
10．1．1玻耳茲曼機(jī)的基本結(jié)構(gòu)
10．1．2玻耳茲曼機(jī)的訓(xùn)練方法
10．2深度信念網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)
10．3深度信念網(wǎng)絡(luò)的MATLAB實現(xiàn)
10．3．1數(shù)據(jù)集
10．3．2DeeBNet工具箱實現(xiàn)
10．3．3MATLAB 2019深度學(xué)習(xí)工具箱的實現(xiàn)案例
第11章自編碼器
11．1自編碼器的基本結(jié)構(gòu)與算法基礎(chǔ)
11．1．1自編碼器的基本結(jié)構(gòu)
11．1．2自編碼器的學(xué)習(xí)算法
11．2自編碼器的MATLAB實現(xiàn)
11．2．1堆棧自編碼器的實現(xiàn)案例1
11．2．2降噪堆棧自編碼的實現(xiàn)
11．2．3堆棧自編碼器的實現(xiàn)案例2
第12章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
12．1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)與算法基礎(chǔ)
12．1．1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點
12．1．2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練
12．1．3常見的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
12．2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn)
12．2．1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn)1
12．2．2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn)2
12．2．3MATLAB 2019b深度學(xué)習(xí)工具箱
12．2．4MATLAB 2019b深層網(wǎng)絡(luò)設(shè)計器的實現(xiàn)
第13章生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）
13．1GAN的起源與發(fā)展
13．1．1GAN的起源
13．1．2GAN的發(fā)展
13．1．3GAN的特點
13．2GAN的結(jié)構(gòu)與原理
13．2．1GAN的基本結(jié)構(gòu)
13．2．2GAN的訓(xùn)練過程
13．2．3GAN的改進(jìn)模型
13．2．4GAN的應(yīng)用
13．3GAN的MATLAB實現(xiàn)
13．3．1GAN的MATLAB實現(xiàn)1
13．3．2GAN的MATLAB實現(xiàn)2
13．3．3GAN的MATLAB實現(xiàn)3
第14章循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
14．1循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與算法基礎(chǔ)
14．1．1普通的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和算法
14．1．2長短時記憶網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和算法
14．2LSTM網(wǎng)絡(luò)的MATLAB實現(xiàn)
14．2．1LSTM網(wǎng)絡(luò)語音序列數(shù)據(jù)分類
14．2．2LSTM網(wǎng)絡(luò)時序數(shù)據(jù)預(yù)測
參考文獻(xiàn)
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)——基于MATLAB的仿真與實現(xiàn) 節(jié)選
孫雁卿 合創(chuàng)自動化有限公司董事長 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及深度學(xué)習(xí)是近年來涌現(xiàn)的新技術(shù)，對我國傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的升級改造及工業(yè)基地的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型與發(fā)展有著重大意義和深遠(yuǎn)影響。《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)——基于MATLAB的仿真與實現(xiàn)》從基礎(chǔ)理論出發(fā)，結(jié)合作者的教學(xué)及科研項目實踐，深入淺出地介紹了基礎(chǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及深度學(xué)習(xí)技術(shù)的理論、方法和應(yīng)用。本書對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及深度學(xué)習(xí)的初學(xué)者而言是一本較為合適的入門參考書。 熊珍凱 中船重工七一三所高級工程師 本書理論與實踐相結(jié)合，詳細(xì)闡述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要算法結(jié)構(gòu)，講解簡潔明了，內(nèi)容詳細(xì)全面，實例可操作性強(qiáng)，而且融合了作者的工程經(jīng)驗，兼具實用性和教學(xué)性，對于自動化及人工智能專業(yè)的學(xué)生與科技開發(fā)人員具有重要的參考價值。 雷小光 華美半導(dǎo)體協(xié)會北京分會副會長，北京慶盛創(chuàng)新科技有限公司總經(jīng)理 近年來，人工智能技術(shù)在各領(lǐng)域顯示了強(qiáng)大的生命力。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)。《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)——基于MATLAB的仿真與實現(xiàn)》從基本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)出發(fā)，漸次引導(dǎo)讀者進(jìn)入深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，對于初學(xué)者有較好的引導(dǎo)作用，可以使他們從大量繁雜的數(shù)學(xué)推導(dǎo)中解放出來，了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理及實踐應(yīng)用。本書對于工程技術(shù)人員也有一定的參考和借鑒價值。 李彥昌 合創(chuàng)自動化有限公司高級工程師 《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)——基于MATLAB的仿真與實現(xiàn)》從基本理論出發(fā)，由淺入深地介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理、組成結(jié)構(gòu)及應(yīng)用實例，有助于讀者了解和學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及深度學(xué)習(xí)的基本架構(gòu)和工程應(yīng)用，對初學(xué)者和工程技術(shù)人員有很好的學(xué)習(xí)和參考價值。 張雄 唯盼智能科技有限公司首席技術(shù)官 《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)——基于MATLAB的仿真與實現(xiàn)》詳細(xì)闡述了傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與典型深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理，講解淺顯易懂。同時，本書基于MATLAB平臺實現(xiàn)了不同的應(yīng)用任務(wù)，實例具有代表性，對不同行業(yè)領(lǐng)域的技術(shù)人員及高校師生具有較高的參考價值。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)——基于MATLAB的仿真與實現(xiàn) 作者簡介
姚舜才 中北大學(xué)副教授，碩士生導(dǎo)師。于2016年在美國密歇根科技大學(xué)做訪問學(xué)者。目前主要研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及深度學(xué)習(xí)在系統(tǒng)數(shù)據(jù)建模中的應(yīng)用。多次獲得山西省中青年教師教學(xué)基本功競賽獎勵，并被評為山西省普通高校師德師風(fēng)建設(shè)先進(jìn)個人；多次獲得山西省高等學(xué)校科技進(jìn)步獎；發(fā)表50余篇學(xué)術(shù)及教學(xué)論文，其中EI收錄10篇；作為負(fù)責(zé)人及主要完成人承擔(dān)多項國家和山西省自然科學(xué)基金以及國際合作基金項目；出版教材3部，申請專利3項。 李大威 中北大學(xué)副教授，碩士生導(dǎo)師。主要研究方向包括模式識別、機(jī)器學(xué)習(xí)等。先后主持或者參與國家自然科學(xué)基金項目、山西省自然科學(xué)基金項目、橫向科研項目10余項，發(fā)表SCI/EI論文6篇，參編教材1部，授權(quán)發(fā)明專利3項。
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