本教材共分9章:第1章计算机技术与计算思维基础、第2章计算机中信息表示、第3章计算机系统基本组成和基本工作原理、第4章互联网与物联网、第5章计算机新技术、第6章计算机求解问题基...
自早期以来,神经网络就一直是人工智能的支柱。现在,令人兴奋的新技术(例如深度学习和卷积)正在将神经网络带入一个全新的方向。
本书结合各种现实世界任务中的神经网络应用,例如图像识别和数据科学,介绍了当前的神经网络技术,包括ReLU激活函数、随机梯度下降、交叉熵、随机失活和可视化等。
人工智能算法(卷3):深度学习和神经网络是2010年由人民邮电出版社出版,作者[美] 杰弗瑞·希顿。
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