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深度学习原理与应用
更新时间:2021-04-30 22:06:10
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本书系统性地介绍了深度学习的原理、关键技术及相关应用,首先从基本概念、必备的线性代数、微积分、概率统计等数学知识等入手,这些预备知识可帮助读者更好地理解深度学习技术。接着对深度学习方法和技术进行了详细介绍,包括卷积神经网络、反馈神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等,针对每个技术都力图用简单易懂的语言、详尽的公式推导说明和生动的图形展示知识点,并附上应用样例,便于读者将概念、原理、公式和应用融会贯通。本书还考虑到初学者尽快入门的需求,对深度学习开发工具和处理技巧进行了细致的梳理和总结。最后本书对深度学习应用前景、发展趋势、未来研究趋势等进行了分析,具有一定前瞻性。本书涵盖了大量深度学习的技术细节,适用于不同层次的读者。
上架时间:2020-12-01 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
深度学习原理与应用最新章节
查看全部- 参考文献
- 12.10 深度学习的发展趋势分析
- 12.9 深度学习的最新应用
- 12.8 强化学习
- 12.7 自动驾驶
- 12.6 图像风格变换
- 12.5 图像标注生成
- 12.4 回归问题
- 12.3 图像分割
- 12.2 物体检测
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