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深度卷积网络:原理与实践(全彩版)

深度卷积网络:原理与实践(全彩版)
  • 书名:深度卷积网络:原理与实践(全彩版)
  • 作者:彭博
  • 格式:PDF扫描版
  • 评分:8.0
  • 出版社:机械工业出版社
  • 出版年:2018-5-1
  • ISBN: 9787111596653

内容简介

深度卷积网络(DCNN)是目前十分流行的深度神经网络架构,它的构造清晰直观,效果引人入胜,在图像、视频、语音、语言领域都有广泛应用。
本书以AI领域新的技术研究和和实践为基础,从技术理论、工作原理、实践方法、架构技巧、训练方法、技术前瞻等6个维度对深度卷积网络进行了系统、深入、详细地讲解。
以实战为导向,深入分析AlphaGo和GAN的实现过程、技术原理、训练方法和应用细节,为读者依次揭开神经网络、卷积网络和深度卷积网络的神秘面纱,让读者了解AI的“思考过程”,以及与人类思维的相同和不同之处。
本书在逻辑上分为3个部分:
第一部分 综述篇(第1、6、9章)
这3章不需要读者具备编程和数学基础,对深度学习和神经网络的基础知识、AlphaGo的架构设计和工作原理,以及深度学习和人工智能未来的技术发展趋势进行了宏观介绍。
第二部分 深度卷积网络篇(第2、3、4、5章)
结合作者的实际工作经验和案例代码,对深度卷积网络的技术理论、工作原理、实践方法、架构技巧和训练方法做了系统而深入的讲解。
第三部分 实战篇(第7、8章)
详细分析了AlphaGo和GAN的技术原理、训练方法和应用细节,包括详细的代码分析和大量GAN的精彩实例。
本书的案例代码在GitHub上提供下载,同时读者可在GitHub与作者交流本书相关的问题。

作者简介

彭博
人工智能、量化交易、区块链领域的技术专家,有20年以上的研发经验。
在人工智能与信息科技方面,对深度学习、机器学习、计算机图形学、智能硬件等有较为深入的研究;在量化交易方面,曾在全球大的外汇对冲基金负责程序化交易,对市场的微观和宏观行为有较为深入的理解;在区块链方面,对智能合约、DApp开发和自动交易有较为深入的实践。
知乎上科技领域的大V,在专栏撰有大量技术文章。

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  文件名称:深度卷积网络  文件大小:91MB
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