深度学习 卷积神经网络技术与实践
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江苏南京
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作者高敬鹏
出版社机械工业出版社
ISBN9787111657378
出版时间2020-07
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数279页
定价79元
货号SC:9787111657378
上书时间2024-10-15
商品详情
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作者简介:
高敬鹏，博士学历，硕士生导师，2002年至今，任职于哈尔滨工程大学信息与通信工程学院。研究方向主要包括人工智能、机器学习、图像处理、信号检测、目标识别、现代通信技术与电子系统等；先后参与多项国防预研、国家省部级科学基金、横向科研和教改等项目，其中主持科研项目6项，参与科研项目10余项；授权发明专利2项，受理发明专利10余项，软件著作权2项，实用新型专利2项；发表学术论文20余篇，合著专著1部，主编教材7部；2014年获中国高等教育学会等主办的“第三届高等学校自制实验教学仪器设备评选”全国一等奖1项；2017获黑龙江省高等教育教学成果二等奖1项；2018年获中国高等教育学会主办的“全国高校教师教学创新大赛”全国三等奖1项。
内容简介:
本书共11章，主要内容包括深度学习简介、Python基础、神经网络基础、卷积神经网络、经典卷积网络结构、迁移学习、循环神经网络、强化学习、深度强化学习、基于策略的算法更新与趋势等，通过具体案例，将Python语言、深度学习思想、强化学习思想和实际工程完美地结合起来。本书由浅入深，从易到难，各章节既相对独立又前后关联，其优选的特点就是打破了传统书籍的讲解方法，在介绍各部分理论基础的同时，搭配具体实例，通过对相关程序的详细讲解进一步加深对理论基础的理解。
目录:
前言
第1章 深度学习简介
1.1 机器学习与深度学习
1.2 TensorFlow概述
1.3 环境搭建
1.3.1 在Windows系统下安装Anaconda
1.3.2 在Anaconda下安装TensorFlow与Keras
1.3.3 Spyder编辑器
第2章 Python基础
2.1 数据类型
2.1.1 数值类型
2.1.2 字符串类型
2.1.3 布尔类型
2.2 变量与常量
2.3 运算符
2.3.1 运算符概述
2.3.2 运算符优先级
2.4 选择与循环
2.4.1 if语句
2.4.2 while循环
2.4.3 for循环
2.4.4 break和continue
2.5 列表与元组
2.5.1 创建
2.5.2 查询
2.5.3 修改
2.5.4 删除
2.6 字典
2.6.1 字典的创建
2.6.2 字典的常规操作
2.6.3 字典的遍历
2.7 函数
2.7.1 函数的定义与调用
2.7.2 参数传递
2.8 面向对象编程
2.8.1 类与对象
2.8.2 继承与多态
2.9 思考与练习
第3章 神经网络基础
3.1 单层神经网络
3.2 多层神经网络
3.2.1 隐藏层
3.2.2 输入层与输出层
3.3 激活函数
3.
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