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卷积神经网络的Python实现
更新时间:2020-05-06 16:44:02
最新章节:13.3 权重尺度化开会员,本书免费读 >
卷积神经网络是深度学习最重要的模型之一。本书是卷积神经网络领域的入门读物,假定读者不具备任何机器学习知识。书中尽可能少地使用数学知识,从机器学习的概念讲起,以卷积神经网络的最新发展结束。本书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法,接着介绍了训练网络前的准备工作、神经网络实战、卷积神经网络的应用及其发展。针对每个关键知识点,书中给出了基于NumPy的代码实现,以及完整的神经网络和卷积神经网络代码实现,方便读者训练网络和查阅代码。本书既可以作为卷积神经网络的教材,也可以供对卷积神经网络感兴趣的工程技术人员和科研人员参考。
品牌:人邮图书
上架时间:2018-12-24 00:00:00
出版社:人民邮电出版社
本书数字版权由人邮图书提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
卷积神经网络的Python实现最新章节
查看全部- 13.3 权重尺度化
- 13.2 XNOR网络
- 13.1 权重二值化
- 第13章 二值化网络
- 12.15 多人人体关键点定位
- 12.14 单个人体关键点定位
- 12.13 人脸关键点定位
- 12.12 三叉戟网络TridentNet
- 12.11 多尺度Multiple Scales
- 12.10 基础网络Backbone
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