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解析深度學習:卷積神經網絡原理與視覺實踐
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解析深度學習:卷積神經網絡原理與視覺實踐

魏秀參 (作者) 

  • 書  號: 978-7-121-34528-9
  • 出版日期:2018-11-01
  • 頁  數:
  • 開  本:
  • 出版狀態:上市銷售
  • 維護人:劉皎
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深度學習,特別是深度卷積神經網絡是人工智能的重要分支領域,卷積神經
網絡技術也被廣泛應用于各種現實場景,在許多問題上都取得了超越人類智能的
結果。本書作為該領域的入門書籍,在內容上涵蓋深度卷積神經網絡的基礎知識
和實踐應用兩大方面。全書共14 章,分為三個部分:第一部分為緒論;第二部分
(第1~4 章)介紹卷積神經網絡的基礎知識、基本部件、經典結構和模型壓縮等基
礎理論內容;第三部分(第5~14 章)介紹深度卷積神經網絡自數據準備開始,到
模型參數初始化、不同網絡部件的選擇、網絡配置、網絡模型訓練、不平衡數據處
理,最終到模型集成等實踐應用技巧和經驗。本書并不是一本編程類書籍,而是希
望通過“基礎知識”和“實踐技巧”兩方面使讀者從更高維度了解、掌握并成功構
建針對自身應用問題的深度卷積神經網絡。
本書可作為深度學習和卷積神經網絡愛好者的入門書籍,也可供沒有機器學習
背景但希望能快速掌握該方面知識并將其應用于實際問題的各行從業者閱讀參考。
魏秀參 曠視科技(Face++)南京研究院負責人。南京大學LAMDA研究所博士,主要研究領域為計算機視覺和機器學習。在相關領域重要國際期刊和國際會議發表論文十余篇,并兩次獲得國際計算機視覺相關競賽冠、亞軍。曾獲CVPR 2017最佳審稿人、南京大學博士生校長特別獎學金等榮譽,擔任ICCV、CVPR、ECCV、NIPS、IJCAI、AAAI等國際會議PC member。(個人自媒體:知乎“魏秀參”,新浪微博“Wilson_NJUer”)

目錄

讀者評論

  • p123 引用了信息論一段話”Learning that an unlikely event has occured is more informative than learing that a likely event”,將unlikely翻譯為”不相似”覺得不妥當,翻譯成”不可能”可能更好

    qlj發表于 2018/12/12 10:45:32

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