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题名/责任者:

深度学习进阶:卷积神经网络和对象检测/(瑞士)翁贝托·米凯卢奇(Umberto Michelucci)著 陶阳, 李亚楠译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2020

ISBN及定价:

978-7-111-66092-7/CNY79.00

载体形态项:

210页:图;24cm

统一题名:

Advanced applied deep learning : convolutional neural networks and object detection

其它题名:

卷积神经网络和对象检测

丛编项:

智能系统与技术丛书

个人责任者:

(瑞士) 米凯卢奇 (Michelucci, Umberto) 著

个人次要责任者:

陶阳, 1976- 译

个人次要责任者:

李亚楠, 1989- 译

学科主题:

机器学习

学科主题:

人工神经网络

中图法分类号:

TP181

出版发行附注:

本书原版由Apress出版社出版 本书简体字中文版由Apress出版社授权机械工业出版社独家出版

责任者附注:

翁贝托·米凯卢奇, 主要从事物理和数学研究。他是数值模拟、统计学、数据科学和机器学习方面的专家。陶阳, 1976年生, 汉族, 河南泌阳人, 博士, 毕业于国防科技大学计算机学院。李亚楠, 1989年生, 汉族, 河南商丘人, 2017年毕业于浙江师范大学, 获计算机科学与技术专业硕士学位。

提要文摘附注:

本书介绍卷积神经网络的核心--错综复杂的细节和算法的微妙之处。主要包括卷积神经网络的高级主题和使用Keras和TensorFlow的对象检测。本书旨在用一种实用的方法来处理一些高级主题, 如迁移学习和多损失函数网络, 并在解释这些概念的基础上展示如何在Keras中实现这些功能。本书涉及多个研究领域, 包含精练的代码, 能够弥合初学者和研究者之间的鸿沟。

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