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深度學習：卷積神經網絡算法原理與應用（簡體書）
- 系列名：普通高等教育新工科人才培養規劃教材 大數據專業
- ISBN13：9787517075950
- 出版社：中國水利水電出版社(水利電力出版社)
- 作者：王改華
- 裝訂／頁數：平裝／156頁
- 規格：26cm*19cm (高/寬)
- 版次：一版
- 出版日：2019/04/22
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商品簡介
作者簡介
商品簡介
考慮到近幾年深度學習的快速發展，而此方面的教材缺乏，本書以卷積神經網絡算法原理為基礎，對最近幾年提出的卷積神經網絡進行系統介紹。
本書較全面地介紹了卷積神經網絡的基本內容，注重卷積神經網絡的基本概念、基本原理和網絡結構的闡述。全書共分為九章，第1章～第3章介紹了深度學習及卷積神經網絡的概念及發展，卷積神經網絡相關的數學基礎知識，神經網絡的基礎算法原理等知識點；第4章、第5章對卷積神經網絡的基本原理及擴展機制進行剖析；第6章介紹了自編碼器的一些基本原理及算法；第7章針對卷積神經網絡的優化算法進行了詳細的分析說明；第8章、第9章是卷積神經網絡的典型結構及卷積神經網絡的壓縮算法應用。
附錄中增加了部分典型卷積神經網絡結構的Matlab及Python程序，結合實際、突出應用，旨在幫助使用者加深對基本概念的理解和提高綜合問題分析的能力。
本書較全面地介紹了卷積神經網絡的基本內容，注重卷積神經網絡的基本概念、基本原理和網絡結構的闡述。全書共分為九章，第1章～第3章介紹了深度學習及卷積神經網絡的概念及發展，卷積神經網絡相關的數學基礎知識，神經網絡的基礎算法原理等知識點；第4章、第5章對卷積神經網絡的基本原理及擴展機制進行剖析；第6章介紹了自編碼器的一些基本原理及算法；第7章針對卷積神經網絡的優化算法進行了詳細的分析說明；第8章、第9章是卷積神經網絡的典型結構及卷積神經網絡的壓縮算法應用。
附錄中增加了部分典型卷積神經網絡結構的Matlab及Python程序，結合實際、突出應用，旨在幫助使用者加深對基本概念的理解和提高綜合問題分析的能力。
作者簡介
王改華，湖北工業大學副教授、碩士生導師。自2009年以來一直從事圖像處理與模式識別方向的研究工作，主持和承擔國家自然科學基金及湖北省省級科研項目多項。以第一作者身份發表論文20餘篇。培養碩士生10名。
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