深度学习经典案例解析(基于MATLAB)
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作者赵小川
出版社机械工业出版社
ISBN9787111682936
出版时间2021-07
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数228页
字数294千字
定价99元
货号SC:9787111682936
上书时间2024-04-30
商品详情
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主编推荐:
1. 案例丰富：通过17个综合案例介绍深度学习网络的构建、训练、应用及部署的技巧2. 实例专业：涵盖交通标识检测、语音识别、车辆检测、肺炎胸片检测等应用
内容简介:
本书分为“基础篇”“应用篇”和“实战篇”。通过17个案例循序渐进地介绍了深度学习网络的构建、训练、应用，以及如何基于MATLAB快速生成可执行的C、C++代码并在硬件上部署实现，内容讲解由浅及深、层层递进。本书所讲解的案例均配有代码实现，并对代码进行了详细注解，读者可通过阅读代码对本书讲解的内容进行更加深入的了解。本书适合对人工智能、深度学习技术感兴趣的工程技术人员阅读，也适合人工智能、计算机科学技术相关专业的本科生、研究生学习参考。
目录:
前言
基础篇
案例1 巧妇难为无米之炊：数据集的制作与加载
1.1 机器学习中的数据集
1.2 如何加载MATLAB自带的数据集
1.3 如何加载自己制作的数据集
1.4 如何加载公开数据集：以CIFAR-10为例
1.5 如何划分训练集与验证集
1.6 如何扩充数据样本集
案例2 小试牛刀：如何构建一个卷积神经网络
2.1 CNN的核心——“卷积”
2.2 卷积神经网络的结构及原理
2.3 从仿生角度看卷积神经网络
2.4 基于深度学习工具箱函数构造卷积神经网络
2.5 采用Deep Network Designer实现卷积网络设计
2.6 其他与构建深度网络相关的函数
案例3 精雕细琢：如何训练一个卷积神经网络
3.1 基本概念一点通
3.2 实例需求与实现步骤
3.3 构建卷积神经网络
3.4 训练卷积神经网络
3.5 例程实现与解析
应用篇
案例4 LeNet卷积神经网络的应用：红绿灯识别
4.1 LeNet卷积神经网络
4.2 基于改进LeNet的交通灯识别
4.3 例程实现与解析
案例5 AlexNet卷积神经网络的应用：基于迁移学习的图像分类
5.1 什么是迁移学习
5.2 从不同的角度看迁移学习
5.3 AlexNet网络的原理
5.4 基于AlexNet实现迁移学习的步骤
5.5 AlexNet的加载方法
5.6 如何对AlexNet进行改进以实现迁移学习
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