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深度学习、优化与识别

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发表于2024-05-15

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深度学习、优化与识别 电子书 读后感

评分

第一遍确实看不懂,然后去看了下吴恩达的深度学习视频,看懂了很多。但是这本书从推导或者其他方面来说只能算作一本介绍的书,他介绍了很多,并没有深入,可能是败笔,所以导入这和国内很多博客的东西很像。所以还是不推荐,大家疯狂给差评或许是因为卖的太贵了,所以导致大家...

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烂书。(从程序员、研究生、野外自学者的观点。) 第一,这本书不适合本科生和研究生自学。零基础的同学,绝对读不懂他在写什么,有基础的(读过一些paper)同学,自己懂的部分还是懂,不懂的部分还是读不懂。 第二,这本书不适合作为本科生或者研究生的教材。 ·首先,第...  

评分

低质量国内学术专著的典型!唯一适用的读者是欲报考作者实验室的研究生,用来了解该实验室的研究方向之用。 很明显本书第一作者是靠其行政职级才得到署名的,书籍的实际作者应该是后面的几个教授(其实更有可能是其带的研究生)。书籍的内容包括两个方面:基本理论的简单复制粘贴...  

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出版者:清华大学出版社
作者:焦李成
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:2017-6
价格:0
装帧:
isbn号码:9787302473671
丛书系列:

图书标签: 计算机  科学  软件开发  技术  已购买  机器学习  自然  深度学习   


深度学习、优化与识别 2024 pdf epub mobi 电子书 图书描述

《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展的脉络图及最新研究进展,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。

二、叙述立场客观

作为深度学习的入门教材,尽可能不带偏见地对材料进行分析、加工以及客观介绍。本书理论部分均从模型产生的本源来介绍,并给出各个经典模型之间内在的相互联系。本书实践应用部分对相关任务做了详尽的分析,并给出深度学习应用实践的经验总结。

三、设计装帧精美

该书设计人性化,文字、公式、数学符号混排格式美观精致,特别是,全书采用全彩印制,软精装装帧。封面设计清新却不脱俗、学术化,足可以看出出版社和作者的用心。

内容简介

书籍

计算机书籍

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;第二部分(第11~15章)论述了常用的深度学习平台,以及在高光谱图像、自然图像、SAR与极化SAR影像等领域的应用;第16章为总结与展望,给出了深度学习发展的历史图、前沿方向及最新进展。每章都附有相关阅读材料及仿真代码,以便有兴趣的读者进一步钻研探索。

本书可为高等院校计算机科学、电子科学与技术、信息科学、控制科学与工程、人工智能等领域的研究人员提供参考,以及作为相关专业本科生及研究生教学参考书,同时可供深度学习及其应用感兴趣的研究人员和工程技术人员参考。

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深度学习、优化与识别 2024 pdf epub mobi 用户评价

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什么都提了,什么都没讲!这种书除了作者评职称还有什么用。

评分

同学推荐的,然而相当坑,价格贵不说,内容也太乱,文字一堆公式一堆,不知所云

评分

能给半星就不会给一星。

评分

嗯不错

评分

烂书,还卖这么贵

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