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• 200 1_ |a 深度学习应用与实战 |A shen du xue xi ying yong yu shi zhan |f 韩少云, 王海军, 杨瑞红等编著

• 210 __ |a 北京 |c 电子工业出版社 |d 2023.05

• 215 __ |a XI, 324页 |c 彩图 |d 24cm

• 225 2_ |a 人工智能应用与实战系列 |A ren gong zhi neng ying yong yu shi zhan xi lie

• 300 __ |a 博文视点

• 330 __ |a 本书系统介绍了神经网络和深度学习, 并结合实际应用场景和综合案例, 让读者深入了解深度学习。全书共16章, 分为4个部分。第1部分介绍了深度学习基础算法与应用, 主要包括神经网络和深度学习的相关概念、多层神经网络的基本原理和具体应用、卷积神经网络的原理及项目案例实现、优化算法与模型管理。第2部分介绍了深度学习进阶算法与应用, 主要包括经典的深度卷积神经网络, ResNet、DenseNet和MobileNet, 目标检测的基本概念和常见算法, 循环神经网络的基本概念和具体应用。第3部分介绍了时空数据模型与应用, 主要包括CNN-LSTM混合模型的基本概念和具体应用, 多元时间序列神经网络、注意力机制和Transformer的基本结构和具体应用。第4部分介绍了生成对抗网络及其应用, 主要包括生成对抗网络的基本概念及其模型的结构和训练过程, 使用检测模型、识别模型对车牌进行检测与识别。

• 410 _0 |1 2001 |a 人工智能应用与实战系列

• 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 韩少云 |A han shao yun |4 编著

• 701 _0 |a 王海军 |A wang hai jun |4 编著

• 701 _0 |a 杨瑞红 |A yang rui hong |4 编著

• 801 _0 |a CN |b 辽批 |c 20241008

• 905 __ |a AUSTL |d TP181/H767