深度学习:卷积神经网络从入门到精通-作者: 李玉鑑 张婷 单传辉 刘兆英-PDF电子书

深度学习:卷积神经网络从入门到精通-作者: 李玉鑑 张婷 单传辉 刘兆英-PDF电子书

作者: 李玉鑑 张婷 单传辉 刘兆英
出版社: 机械工业出版社
副标题: 卷积神经网络从入门到精通
出版年: 2018-1-1
定价: 79元
装帧: 平装
丛书: 智能系统与技术丛书
ISBN: 9787111602798

本书专注讨论深度学习中应用非常广泛的模型——卷积神经网络,该模型特别适用于图像分类和识别、目标分割和检测以及人工智能游戏方面,受众对象包括计算机自动化、信号处理、机电工程、应用数学等相关专业的研究生、教师以及算法工程师和科研工作者。本书的最大特色是对卷积神经网络进行由浅入深的分类描述,依次包括:现代雏形、突破模型、应变模型、加深模型、跨连模型、区域模型、分割模型、特殊模型、强化模型和顶尖成就。这种分类框架是在模型概述和预备知识的基础上逐步展开的,既方便读者入门学习,又有助于读者深入钻研。

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