深度学习:卷积神经网络从入门到精通
- 书名：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
- 格式：PDF
- 时间：2024-07-25
- 评分：
- ISBN：9787111602798
内容简介：
《深度学习:卷积神经网络从入门到精通》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。《深度学习:卷积神经网络从入门到精通》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。
作者简介：
下载地址：
标签：
文章链接：https://www.dushupai.com/book-content-54868.html(转载时请注明本文出处及文章链接)
- 上一篇： 量子电动力学讲义
- 下一篇： 中国共产党历史简明读本
读书评论：
更多
-
AdolGu06-232019.023 代码太过了
-
bibabo08-02觉得经典网络的英文论文难读，而网上中文解释又太混乱的可以看看。优点是对经典网络解释的很易懂，专门有一章讲数学基础（简要），后文所有网络操作都是基于此。缺点是代码太多，一堆运行结果，感觉自己在看实验报告……深度方面自己也不敢说，毕竟也没看多少相关的书。
-
追逐阳光的猪06-06代码很多，总览性的东西比较少，感觉复现代码也比较难？
猜你喜欢：
-
2024-08-027 -
2024-08-027 -
2024-08-024 -
2024-08-025 -
2024-08-024 -
2024-08-024 -
2024-08-027 -
2024-08-026