深度学习:卷积神经网络从入门到精通 李玉鑑 计算机网络·人工智能·0字 完本| 更新时间 本书专注讨论深度学习中应用非常广泛的模型——卷积神经网络,该模型特别适用于图像分类和识别、目标分割和检测以及人工智能游戏方面,受众对象包括计算机、自动化、信号处理、机电工程、应用数学等相关专业的研究生、教师以及算法...
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深度神经网络的基本学习训练方法是反向传播算法。 本质上是具有递归结构的梯度下降算法,往往需要给出足够多的训练样本才能获得满意的效果。 理解方向传播算法的基础是:任意前馈神经网络的通用反向传播算法和深层神经网络的逐层反向传播算法。 2.5.1通用反向传播算法 https://yq.aliyun.com/articles/89551 2.5.2逐层反向...
当当浙江省新华书店旗舰店在线销售正版《深度学习(卷积神经网络从入门到精通)/智能系统与技术丛书》。最新《深度学习(卷积神经网络从入门到精通)/智能系统与技术丛书》简介、书评、试读、价格、图片等相关信息,尽在DangDang.com,网购《深度学习(卷积神经网络从入门到精通)
1.4卷积神经网络的缺陷和视图 视觉方面仍不如人类。 通过可视化技术,展现网络各层直觉的期望性质。 1.5卷积神经网络的GPU实现和cuddn库 cpu训练较慢,采用gpu加速。 cuda,也就是通用计算的并行计算平台和编程模型。以c语言为基础,并对c进行扩展, 在显卡芯片执行程序,提供深度神经网络加速库,完成多个函数层的快速实现...
深度学习:卷积神经网络从入门到精通在线阅读全文或下载到手机。本书专注讨论深度学习中应用非常广泛的模型——卷积神经网络,该模型特别适用于图像分类和识别、目标分割和检测以及人工智能游戏方面,受众对象包括计算机、自动化、信号处理、机电工程、应用数学等相关专业的
【摘要】 本书摘自《深度学习:卷积神经网络从入门到精通》——书中第1章,第1.7.2节,作者是李玉鑑、张婷、单传辉、刘兆英等。 1.7.2 案例数据 各章在介绍卷积神经网络的变种模型时,一般还给出了有关的应用案例。这些案例可能重复用到13个不同的数据集(大小信息和下载网址详见表1.2),分别是:MNIST(Mixed National...
【摘要】 本书摘自《深度学习:卷积神经网络从入门到精通》——书中第1章,第1.2节,作者是李玉鑑、张婷、单传辉、刘兆英等。 1.2 卷积神经网络的形成和演变 卷积神经网络最初是受到视觉系统的神经机制启发、针对二维形状的识别设计的一种生物物理模型,在平移情况下具有高度不变性,在缩放和倾斜情况下也具有一定的不变性...
基于卷积神经网络的图像识别分类 数据增强实例 计算机视觉必备初级项目! 437 -- 42:51 App 2024年课题组讨论班-《神经网络与深度学习》-第五章-卷积神经网络。主讲人:卢文治 3557 35 1:05:21 App 研一、研二必学!猫狗识别代码详解一迪哥手把手带你基于TensorFlow+CNN实现猫狗二分类,学完就能跑通! 402 13 ...