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深度学习之模型设计:核心算法与案例实践
更新时间:2020-09-09 10:52:40
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本书理论知识体系完备,由浅入深,系统性地介绍了深度学习模型的发展脉络,以及模型深度设计、模型宽度设计、模型通道维度设计、残差连接设计、分组卷积设计、多尺度与非正常卷积设计、多输入网络设计、时序神经网络设计、三维卷积网络设计、动态推理模型与注意力机制设计、生成对抗网络设计等主流的深度学习模型设计思想。同时,本书为各模型设计思想提供了大量的实例,供读者实战演练。
上架时间:2020-06-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
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深度学习之模型设计:核心算法与案例实践最新章节
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- 14.2 生成对抗网络损失的发展
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- 13.3 基于提前退出机制的BranchyNet分类模型实战
- 13.2 注意力机制
- 13.1 拓扑结构动态变化的网络
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