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深度學(xué)習(xí)應(yīng)用與實戰(zhàn)(全彩)

深度學(xué)習(xí)應(yīng)用與實戰(zhàn)(全彩)

定  價:109 元

叢書名:人工智能應(yīng)用與實戰(zhàn)系列

        

  • 作者:韓少云 等
  • 出版時間:2023/5/1
  • ISBN:9787121453656
  • 出 版 社:電子工業(yè)出版社
  • 中圖法分類:TP181 
  • 頁碼:336
  • 紙張:
  • 版次:01
  • 開本:16開
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讀者對象:本書適合對人工智能、機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)等感興趣的讀者閱讀,也適合作為本科院校和高等職業(yè)院校人工智能相關(guān)專業(yè)的教材。

本書系統(tǒng)介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí),并結(jié)合實際應(yīng)用場景和綜合案例,讓讀者深入了解深度學(xué)習(xí)。全書共16章,分為4個部分。第1部分介紹了深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)算法與應(yīng)用,主要包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的相關(guān)概念、多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理和具體應(yīng)用、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理及項目案例實現(xiàn)、優(yōu)化算法與模型管理。第2部分介紹了深度學(xué)習(xí)進階算法與應(yīng)用,主要包括經(jīng)典的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),ResNet、DenseNet和MobileNet,目標檢測的基本概念和常見算法,循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念和具體應(yīng)用。第3部分介紹了時空數(shù)據(jù)模型與應(yīng)用,主要包括CNN-LSTM混合模型的基本概念和具體應(yīng)用,多元時間序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、注意力機制和Transformer的基本結(jié)構(gòu)和具體應(yīng)用。第4部分介紹了生成對抗網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用,主要包括生成對抗網(wǎng)絡(luò)的基本概念及其模型的結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練過程,使用檢測模型、識別模型對車牌進行檢測與識別。本書適合對人工智能、機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)等感興趣的讀者閱讀,也適合作為本科院校和高等職業(yè)院校人工智能相關(guān)專業(yè)的教材。本書可以幫助有一定基礎(chǔ)的讀者查漏補缺,使其深入理解和掌握與深度學(xué)習(xí)相關(guān)的原理及方法,并能提高其解決實際問題的能力。
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