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概率图模型和深度神经网络
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2025-03-24 21:50:08
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  • 人工智能专业教材丛书编委会
  • 前言
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  • 第1部分　基础篇
    • 第1章　概率图模型基础
    • 第2章　机器学习基础
    • 第3章　人工神经网络基础
    • 第4章　大数据基础
  • 第2部分　概率图模型应用篇
    • 第5章　高斯混合模型
    • 第6章　隐变量模型
    • 第7章　主题模型
    • 第8章　张量分解模型
    • 第9章　隐马尔可夫模型
    • 第10章　条件随机场
    • 第11章　混合图模型
    • 第12章　因子图模型
  • 第3部分　深度神经网络应用篇
    • 第13章　卷积神经网络
    • 第14章　玻尔兹曼机网络
    • 第15章　神经概率语言模型
    • 第16章　神经机器翻译模型
    • 第17章　编码神经网络
    • 第18章　图神经网络
    • 第19章　自回归模型
    • 附录1　常用的概率分布
    • 附录2　共轭分布
    • 附录3　矩阵变换基础
    • 附录4　采样推断法
    • 附录5　变分推断算法
  • 参考文献
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