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题名/责任者:

解析深度学习/魏秀参主编

版本说明:

第2版

出版发行项:

北京:电子工业出版社,2025

ISBN及定价:

978-7-121-49166-5/CNY129.00

载体形态项:

xvii, 406页, [4] 页图版:图;24cm

丛编项:

人工智能前沿理论与技术应用丛书

个人责任者:

魏秀参 主编

学科主题:

机器学习-高等学校-教材

中图法分类号:

TP181

一般附注:

“十四五”国家重点出版物出版规划项目 江苏省高等学校重点教材 博文视点

责任者附注:

魏秀参, 东南大学计算机科学与工程学院教授、博士生导师。主要研究领域为计算机视觉和机器学习, 在相关领域国际顶级期刊和会议发表论文六十余篇, Google Scholar Citations逾6000次, 相关研究工作获得首届“江苏省自然科学百篇优秀学术成果”以及含iNaturalist在内的计算机视觉领域国际权威赛事共8项世界冠军。曾在CVPR等国际会议讲授“细粒度图像分析”为主题的短课程等。杨健, 南京理工大学计算机科学与工程学院教授、博士生导师, 长期从事模式识别、计算机视觉和智能系统方面的研究。

提要文摘附注:

本书共四篇: 第一篇“机器学习”, 介绍机器学习的基本术语、基础理论与模型 ; 第二篇“深度学习基础”, 介绍深度学习基本概念、卷积神经网络、循环神经网络和Transformer网络等内容 ; 第三篇“深度学习实践”, 介绍深度学习模型自数据准备开始, 到网络参数初始化、不同网络部件的选择、网络配置、网络模型训练、不平衡样本的处理, 最终到模型集成等实践应用技巧和经验 ; 第四篇“深度学习进阶”, 以计算机视觉中的基础任务为例, 介绍深度学习的进阶发展及其应用情况。

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