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深度 学习 、优化与识别中文版怎么样?最新电子版pdf 下载 :

《 深度学习 、优化与识别》的特色

深度学习是 计算机 科学 与 人工智能 的重要组成部分。全书16章，分为理论与实践应用两部分，同时介绍5种深度学习主流平台的特性与应用，最后给出了深度学习的前沿进展介绍，另附带47种相关 网络 模型的实 现代 码。本书具有以下的特点：

一、内容系统全面

全书16章，覆盖了深度学习当前出现的诸多 经典 框架或模型，分为两个部分。第一部分系统地从 数据 、模型、优化目标函数和求解等四个方面论述了深度学习的理论及 算法 ，如卷积 神经网络 、深度生成模型等；第二部分基于5种主流的深度学习平台给出了深度网络在 自然 图像、卫星遥感 影像 等领域的应用，如分类、变化检测、目标检测与识别等任务。另外给出了深度学习发展的脉络图及最新 研究 进展，提供可基于5种平台实现的47中深度网络代码，以便有兴趣的读者进一步钻研探索。

二、叙述立场客观

作为深度学习的 入门 教材 ，尽可能不带 偏见 地对 材料 进行分析、加工以及客观介绍。本书理论部分均从模型产生的本源来介绍，并给出各个经典模型之间内在的相互联系。本书实践应用部分对相关任务做了详尽的分析，并给出深度学习应用实践的经验总结。

三、 设计 装帧精美

该书设计 人性 化， 文字 、公式、 数学 符号混排格式美观精致，特别是，全书采用全彩印制，软精装装帧。封面设计清新却不脱俗、 学术 化，足可以看出 出版 社和作者的用心。

内容简介

书籍

计算机书籍

深度神经网络是近年来受到广泛关注的研究方向，它已成为人工 智能 2.0的主要组成部分。本书系统地论述了深度神经网络基本理论、算法及应用。全书共16章，分为两个部分；第一部分（第1章～10章）系统论述了理论及算法，包括深度前馈神经网络、深度卷积神经网络、深度堆栈神经网络、深度递归神经网络、深度生成网络、深度融合网络等；第二部分（第11～15章）论述了常用的深度学习平台，以及在高光谱图像、自然图像、SAR与极化SAR影像等领域的应用；第16章为总结与展望，给出了深度学习发展的 历史 图、前沿方向及最新进展。每章都附有相关 阅读 材料及仿真代码，以便有兴趣的读者进一步钻研探索。

本书可为高等院校 计算机科学 、电子科学与 技术 、 信息科学 、 控制科学与工程 、人工智能等领域的研究人员提供参考，以及作为相关专业本科生及研究生教学参考书，同时可供深度学习及其应用感兴趣的研究人员和 工程 技术人员参考。

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