2018 年出版314 页ISBN：9787111596653
本书正文内容可分3部分，共9章：综述篇（第1，6，9章）。这三章不需要编程和数学基础，如果读者尚不熟悉技术，推荐优先阅读，尤其是第1和第9章。它们分别介绍：深度学习的基本概念，AlphaGo的架构综述，深度学习的问题和未来展望。...
2019 年出版377 页ISBN：9787121370786
本书从TensorFlow基础讲起，逐步深入TensorFlow进阶实战，最后配合项目实战案例，重点介绍了实用TensorFlow库训练卷积神经网络模型并将模型移植到服务器端、Android端和iOS端的知识。读者不但可以系统地学习Tens...
2019 年出版184 页ISBN：9787111622888
本书既全面介绍了卷积神经网络（CNN）的原理，又提供了将CNN应用于计算机视觉的一手经验。书中首先讲解神经网络的基本概念（训练、正则化和优化），然后讨论各种各样的损失函数、网络层和流行的CNN架构，回顾了评估CNN的...
普通高等教育新工科人才培养规划教材 大数据专业 深度学习 卷积神经网络算法原理与应用
2019 年出版147 页ISBN：9787517075950
考虑到近几年深度学习的快速发展，而此方面的教材缺乏，本书以卷积神经网络算法原理为基础，对最近几年提出的卷积神经网络进行系统介绍。本书较全面地介绍了卷积神经网络的基本内容，注重卷积神经网络的基本概念、...
2019 年出版181 页ISBN：9787111621966
本书从构建CNN块开始，基于最佳实践指导你实现真实的CNN模型并提供解决方案。你将学习创建图像和视频的创新解决方案，以解决复杂的机器学习和计算机视觉问题。本书还探索了CNN和计算机视觉领域最前沿的研究。...
2018 年出版424 页ISBN：9787111602798
卷积神经网络是深度学习中最为重要的模型，对引领深度学习的井喷式发展起到了不可或缺的作用。本书试图全面介绍卷积神经网络的模型和方法，详细讨论了其现代雏形、突破模型、加深模型、应变模型、跨连模型、区...
2019 年出版170 页ISBN：9787111612391
本书从基本的图像知识讲起，到机器学习的核心理论，再到神经网络和卷积神经网络及在计算机视觉中的最新应用，可以说形成了一个非常完整的知识体系。尽管这些内容不管哪一部分单独都可以成为一本教材，但本书的优势...
2019 年出版225 页ISBN：9787115497567
卷积神经网络是深度学习最重要的模型之一，本书作为该领域的入门读物，首先简单介绍了机器学习的基本概念，详细讲解了线性模型、神经网络和卷积神经网络模型，然后介绍了基于梯度下降法的优化方法和梯度反向传播算...
2018 年出版185 页ISBN：9787121345289
深入浅出地讲解深度卷积神经网络中的基本概念、涉及的主要技术、算法及其应用，并分析比较了当前流行的各类深度学习框架Caffe,Tensorflow、Torch、MXNet及MatConvNet。本书并不是一本编程类书籍，而是通过基础...
1991 年出版168 页ISBN：7810234099
国家自然科学基金国家博士后科学基金资助项目:本书论述了声表面波存贮相关卷积器及其在扩频通信中应用的工作模式、工艺条件、分析理论方法建立的数学模型和物理模型的原理。...
2010 年出版114 页ISBN：9787040292169
本书是法国巴黎南大学Jacques PEYRIERE教授在清华大学讲授的三门调和分析系列课程“R^n上的傅里叶分析”、“群上的调和分析”、“奇异积分算子”的基础上，又经过多次试用修改而成，主要内容集中在R^n上的傅里...
