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内容简介

《深度 学习 :卷积 神经网络 从入门到精通》专注讨论深度学习中应用非常广泛的模型——卷积神经 网络 ，该模型特别适用于图像分类和识别、目标分割和检测以及 人工智能 游戏 方面，受众对象包括 计算机 、自动化、信号处理、机电工程、应用 数学 等相关专业的研究生、教师以及 算法 工程师和科研 工作 者。《深度学习:卷积神经网络从入门到精通》的最大特色是对卷积神经网络进行由浅入深的分类描述，依次包括： 现代 雏形、突破模型、应变模型、加深模型、跨连模型、区域模型、分割模型、特殊模型、强化模型和顶尖成就。这种分类框架是在模型概述和预备知识的基础上逐步展开的，既方便读者入门学习，又有助于读者深入钻研。

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