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深度学习:卷积神经网络从入门到精通

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李玉鑑 张婷 单传辉 刘兆英 作者
机械工业出版社
译者
2018-1-1 出版日期
0 页数
79元 价格
平装
智能系统与技术丛书 丛书系列
9787111602798 图书编码

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发表于2024-12-28


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2019.023 代码太过了

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代码很多,总览性的东西比较少,感觉复现代码也比较难?

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深度学习:卷积神经网络从入门到精通 在线电子书 图书描述

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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