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深度学习与计算机视觉 算法原理、框架应用与代码实现(叶韵编著)

2018-04-24 上传大小:146.41MB
不是好资源不上传原则,本书全面介绍了深度学习及计算机视觉中最基础的知识,并结合最常见的应用场景和大量实例,带领读者进入丰富多彩的计算机视觉领域。作为一本“原理+实践”教程,本书在讲解原理的基础上,通过有趣的实例带领读者一步步亲自动手,不断提高动手能力,而不是枯燥和深奥原理的堆砌。
全书共13章,分为2篇。第1篇基础知识,介绍了人工智能发展历程、计算机视觉概要、深度学习和计算机视觉中的基础数学知识、神经网络及其相关的机器学习基础、卷积神经网络及其一些常见结构,最后对最前沿的趋势进行了简单探讨。第2篇实例精讲,介绍了Python基础、OpneCV基础、最简单的分类神经网络、图像识别、利用Caffe做回归、迁移学习和模型微调、目标检测、度量学习和图像风格迁移等常见的计算机视觉应用场景。本书从第5章开始包含很多有趣和实用的代码示例。从第7章开始的所有实例都基于当前流行的深度学习框架Caffe和MXNet,其中包含作者原创的大量代码和搜集的数据,这些代码和作者训练好的部分模型已分享到本书github页面上供读者自行下载。
本书适合对人工智能、机器学习、深度学习和计算机视觉感兴趣的读者阅读。阅读本书要求读者具备一定的数学基础和基本的编程能力,并需要读者了解Linu
                            x的基本使用。                        
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综合评分:5
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评论共有1条

cesdn 2018-05-20 12:54:14
内容不知道好坏,下载失败重新下载需评论,感谢分享,满分
 

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