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题名/责任者:

深度学习:卷积神经网络从入门到精通/李玉鑑 ... [等] 编著

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2018

ISBN及定价:

978-7-111-60279-8/CNY79.00

载体形态项:

424页:图;24cm

并列正题名:

Deep learning:mastering gonvolutional neural networks from beginner

其它题名:

卷积神经网络从入门到精通

丛编项:

智能系统与技术丛书

个人责任者:

李玉鑑 编著

个人责任者:

张婷 编著

个人责任者:

单传辉 编著

学科主题:

学习系统

中图法分类号:

TP273

一般附注:

华章IT

题名责任附注:

责任者还有：张婷, 单传辉, 刘兆英

书目附注:

有书目 (第416-424页)

提要文摘附注:

卷积神经网络是深度学习中为重要的模型，对引领深度学习的井喷式发展起到了不可或缺的作用。本书试图全面介绍卷积神经网络的模型和方法，详细讨论了其现代雏形、突破模型、加深模型、应变模型、跨连模型、区域模型、分割模型、特殊模型和强化模型，后是其成就AlphaGo。为了辅助读者理解有关内容，本书还结合应用案例分析了很多具体模型的代码实现及演示效果。

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