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深度学习:卷积神经网络从入门到精通
李玉鑑更新时间:2019-01-05 05:44:02
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本书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。本书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。
品牌:机械工业出版社
上架时间:2018-07-01 00:00:00
出版社:机械工业出版社
本书数字版权由机械工业出版社提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
深度学习:卷积神经网络从入门到精通最新章节
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- 12.4 仿效AlphaGo的围棋程序案例MuGo
- 12.3 AlphaGo Zero的新思想
- 12.2 AlphaGo的设计原理
- 12.1 人工智能棋类程序简介
- 第12章 卷积神经网络的顶尖成就——AlphaGo
李玉鑑
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