附件:设置1:设置2:赖国明设置3:本书介绍深度学习的历史、学习深度学习模型所需要的数学基础、深度学习模型的基本组成和常用深度学习模型的应用。本书共12章, 第1-5章介绍深度学习基础、深度学习环境的安装与使用、神经网络的数学基础、搭建一个简单的神经网络、模型评估及模型调优等, 第6-12章介绍用VcG网络实现描狗识别、用ResNet网络实现手势识别、搭建MobileNet实现电表编码区域检测、FCN实现斑马线分割、基于U-一Net的工业缺陷检测、DCGAN图像生成、ACGAN生成带标签图片等多个综合实例, 通过在实践中融入理论, 帮助学生掌握深度学习的概念和应用开发。摘要:
附注提要
本书介绍深度学习的历史、学习深度学习模型所需要的数学基础、深度学习模型的基本组成和常用深度学习模型的应用。本书共12章, 第1-5章介绍深度学习基础、深度学习环境的安装与使用、神经网络的数学基础、搭建一个简单的神经网络、模型评估及模型调优等, 第6-12章介绍用VcG网络实现描狗识别、用ResNet网络实现手势识别、搭建MobileNet实现电表编码区域检测、FCN实现斑马线分割、基于U-一Net的工业缺陷检测、DCGAN图像生成、ACGAN生成带标签图片等多个综合实例, 通过在实践中融入理论, 帮助学生掌握深度学习的概念和应用开发。