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题名/责任者:

深度学习:卷积神经网络从入门到精通/李玉鑑等著

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2018

ISBN及定价:

978-7-111-60279-8/CNY79.00

载体形态项:

424页:图;24cm

并列正题名:

Deep learning:mastering convolutional neural networks from beginner

其它题名:

卷积神经网络从入门到精通

丛编项:

智能系统与技术丛书

个人责任者:

李玉鑑 著

学科主题:

学习系统

中图法分类号:

TP273

题名责任附注:

著者还有：张婷、单传辉、刘兆英等

提要文摘附注:

本书全面介绍各种卷积神经网络的模型、算法及应用，指导读者把握其形成和演变的基本脉络。全书分为12章，内容包括：预备知识、卷积神经网络的现代雏形——LeNet、卷积神经网络的突破模型、卷积神经网络的应变模型、卷积神经网络的加深模型、卷积神经网络的跨连模型、卷积神经网络的分割模型等。

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