概率图模型和深度神经网络

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丛书名：

• 作者：刘瑞芳高升
• 出版时间：2023/1/1
• ISBN：9787563568062
• 出 版 社：北京邮电大学出版社

• 中图法分类：TP183 
• 纸张：胶版纸
• 开本：16开
• 字数：(单位：千字)

内容简介

本书讲解概率图模型的基本原理及其在机器学习、大数据建模、深度神经网络模型中的应用,并且从概率图模型的角度讲解机器学习算法、深度神经网络模型的概率原理，培养学生知其然，并知其所以然的思维方式，解决学生应用建模时仅局限于模型选型和调参的问题。 本书内容丰富，将原理与实例相结合，数学与代码相结合，可作为高等院校的人工智能相关专业本科生和研究生课程的教材，也可供相关领域的科研人员和工程技术人员参阅。

作者介绍

刘瑞芳，北京邮电大学人工智能学院副教授。主要研究网络性能统计推断、算法分析，主要从事IP网络性能和网络应用等方面的研究和开发工作，参与多项科研项目，在国内外重要学术刊物及会议上发表学术论文多篇。