机读格式显示(MARC)

• 000 01875nam 2200313 450

• 001 0000512026

• 005 20251127102700.0

• 010 __ |a 978-7-121-49166-5 |d CNY129.00

• 099 __ |a CAL 012025068449

• 100 __ |a 20250306d2025 em y0chiy50 ea

• 101 0_ |a chi

• 102 __ |a CN |b 110000

• 105 __ |a af z 000yy

• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 解析深度学习 |A jie xi shen du xue xi |f 魏秀参主编

• 205 __ |a 第2版

• 210 __ |a 北京 |c 电子工业出版社 |d 2025

• 215 __ |a xvii, 406页, [4] 页图版 |c 图 |d 24cm

• 225 2_ |a 人工智能前沿理论与技术应用丛书 |A ren gong zhi neng qian yan li lun yu ji shu ying yong cong shu

• 300 __ |a “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

• 314 __ |a 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。

• 330 __ |a 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。

• 410 _0 |1 2001 |a 人工智能前沿理论与技术应用丛书

• 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi |x 高等学校 |j 教材

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 魏秀参 |A wei xiu can |4 主编

• 801 _0 |a CN |b 人天书店 |c 20250306

• 905 __ |a LJUZC |d TP181/574=2

• 920 __ |a 222016 |z 1