附件:设置1:设置2:设置3:本书理论知识体系完备, 由浅入深, 系统性地介绍了深度学习模型的发展脉络, 以及模型网络深度设计、模型网络宽度设计、模型通道维度设计、残差连接设计、分组卷积设计、多尺度网络与非正常卷积设计、多输入网络设计、时序神经网络设计、三维卷积网络设计、动态推理模型与注意力机制设计、生成对抗网络设计等主流深度学习模型的设计思想。同时, 本书为各模型设计思想提供了大量的实例, 供读者实战演练。摘要:有书目
附注提要
本书理论知识体系完备, 由浅入深, 系统性地介绍了深度学习模型的发展脉络, 以及模型网络深度设计、模型网络宽度设计、模型通道维度设计、残差连接设计、分组卷积设计、多尺度网络与非正常卷积设计、多输入网络设计、时序神经网络设计、三维卷积网络设计、动态推理模型与注意力机制设计、生成对抗网络设计等主流深度学习模型的设计思想。同时, 本书为各模型设计思想提供了大量的实例, 供读者实战演练。