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深度学习、优化与识别.焦李成(详细书签) 评分:

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eccony 比较抽象,5555555555
2018-07-28
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深度学习优化识别 (焦李成著) 带目录完整高清pdf

深度神经网络是近年来受到广泛关注的研究方向,它已成为人工智能2.0的主要组成部分。本书系统地论述了深度神经网络基本理论、算法及应用。全书共16章,分为两个部分;第一部分(第1章~10章)系统论述了理论及算法,包括深度前馈神经网络、深度卷积神经网络、深度堆栈神经网络、深度递归神经网络、深度生成网络、深度融合网络等;

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深度学习-带详细目录版、深度学习优化识别

深度学习-带详细目录版( Ian Goodfellow 人民邮电 )、深度学习、优化与识别(焦李成)

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深度学习 优化识别

里面存着 深度学习、优化与识别.焦李成(详细书签), 建议学习的时候一边看 一边写代码 感受, 只有实战才能出经验

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深度学习优化识别》---焦李成

深度学习是计算机科学与人工智能的重要组成部分。全书16章,分为理论与实践应用两部分,同时介绍5种深度学习主流平台的特性与应用,最后给出了深度学习的前沿进展介绍,另附带47种相关网络模型的实现代码。本书具有以下的特点: 一、内容系统全面 全书16章,覆盖了深度学习当前出现的诸多经典框架或模型,分为两个部分。第一部分系统地从数据、模型、优化目标函数和求解等四个方面论述了深度学习的理论及算法,如卷积神经网络、深度生成模型等;第二部分基于5种主流的深度学习平台给出了深度网络在自然图像、卫星遥感影像等领域的应用,如分类、变化检测、目标检测与识别等任务。另外给出了深度学习发展的脉络图及最新研究进展,提供可

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深度学习 优化识别-焦李成

《深度学习、优化与识别》的特色 深度学习是计算机科学与人工智能的重要组成部分。全书16章,分为理论与实践应用两部分,同时介绍5种深度学习主流平台的特性与应用,最后给出了深度学习的前沿进展介绍,另附带47种相关网络模型的实现代码。本书具有以下的特点: 一、内容系统全面 全书16章,覆盖了深度学习当前出现的诸多经典框架或模型,分为两个部分。第一部分系统地从数据、模型、优化目标函数和求解等四个方面论述了深度学习的理论及算法,如卷积神经网络、深度生成模型等;第二部分基于5种主流的深度学习平台给出了深度网络在自然图像、卫星遥感影像等领域的应用,如分类、变化检测、目标检测与识别等任务。另外给出了深度学习发

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深度学习优化识别.焦李成(带详细书签)

深度学习是计算机科学与人工智能的重要组成部分。全书16章,分为理论与实践应用两部分,同时介绍5种深度学习主流平台的特性与应用,最后给出了深度学习的前沿进展介绍,另附带47种相关网络模型的实现代码。本书具有以下的特点: 一、内容系统全面 全书16章,覆盖了深度学习当前出现的诸多经典框架或模型,分为两个部分。第一部分系统地从数据、模型、优化目标函数和求解等四个方面论述了深度学习的理论及算法,如卷积神经网络、深度生成模型等;第二部分基于5种主流的深度学习平台给出了深度网络在自然图像、卫星遥感影像等领域的应用,如分类、变化检测、目标检测与识别等任务。另外给出了深度学习发展的脉络图及最新研究进展,提供可

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深度学习优化识别》焦李成(高清带书签pdf)

《深度学习、优化与识别》共16章,覆盖了深度学习当前出现的诸多经典框架或模型,《深度学习、优化与识别》分为两个部分。《深度学习、优化与识别》第一部分系统地从数据、模型、优化目标函数和求解等四个方面论述了深度学习的理论及算法,如卷积神经网络、深度生成模型等;第二部分基于5种主流的深度学习平台给出了深度网络在自然图像、卫星遥感影像等领域的应用,如分类、变化检测、目标检测与识别等任务。另外给出了深度学习发展的脉络图及新研究进展,提供可基于5种平台实现的47中深度网络代码,以便有兴趣的读者进一步钻研探索。

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