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深度学习应用与实战
韩少云等编著更新时间:2023-12-12 19:19:21
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本书系统介绍了神经网络和深度学习,并结合实际应用场景和综合案例,让读者深入了解深度学习。全书共16章,分为4个部分。第1部分介绍了深度学习基础算法与应用,主要包括神经网络和深度学习的相关概念、多层神经网络的基本原理和具体应用、卷积神经网络的原理及项目案例实现、优化算法与模型管理。第2部分介绍了深度学习进阶算法与应用,主要包括经典的深度卷积神经网络,ResNet、DenseNet和MobileNet,目标检测的基本概念和常见算法,循环神经网络的基本概念和具体应用。第3部分介绍了时空数据模型与应用,主要包括CNN-LSTM混合模型的基本概念和具体应用,多元时间序列神经网络、注意力机制和Transformer的基本结构和具体应用。第4部分介绍了生成对抗网络及其应用,主要包括生成对抗网络的基本概念及其模型的结构和训练过程,使用检测模型、识别模型对车牌进行检测与识别。本书适合对人工智能、机器学习、神经网络和深度学习等感兴趣的读者阅读,也适合作为本科院校和高等职业院校人工智能相关专业的教材。本书可以帮助有一定基础的读者查漏补缺,使其深入理解和掌握与深度学习相关的原理及方法,并能提高其解决实际问题的能力。
上架时间:2023-05-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
上海阅文信息技术有限公司已经获得合法授权,并进行制作发行
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PyTorch深度学习应用实战
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