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深度学习经典案例解析(基于MATLAB)

深度学习经典案例解析(基于MATLAB)

定 价:¥99.00

作 者: 赵小川 著
出版社: 机械工业出版社
丛编项:
标 签: 暂缺

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ISBN: 9787111682936 出版时间: 2021-08-01 包装:
开本: 页数: 字数:  

内容简介

  《深度学习经典案例解析(基于MATLAB)》分为“基础篇”“应用篇”和“实战篇”。通过17个案例循序渐进地介绍了深度学习网络的构建、训练、应用,以及如何基于MATLAB快速生成可执行的C、C++代码并在硬件上部署实现,内容讲解由浅及深、层层递进。 《深度学习经典案例解析(基于MATLAB)》所讲解的案例均配有代码实现,并对代码进行了详细注解,读者可通过阅读代码对《深度学习经典案例解析(基于MATLAB)》讲解的内容进行更加深入的了解。 《深度学习经典案例解析(基于MATLAB)》适合对人工智能、深度学习技术感兴趣的工程技术人员阅读,也适合人工智能、计算机科学技术相关专业的本科生、研究生学习参考。

作者简介

  赵小川,博士,研究员,博士生导师,高新技术企业评审专家、武警装备智能化专家委员会委员:北京市科学技术委员会、自然科学基金委员会、陆军装备部项目评审专家:核心期刊《计算机工程》青年编委:担任期刊Robotica和《计算机应用研究》的审稿专家。 研究方向为人工智能技术,在感知智能、交互智能、仿生智能等方面有所突破和创新:近年来,作为项目负责人主持科研项目共计20余项:作为首发明人先后获得国家发明专利12项。

图书目录

前言
基础篇
案例1 巧妇难为无米之炊:数据集的制作与加载
1.1 机器学习中的数据集
1.2 如何加载MATLAB自带的数据集
1.3 如何加载自己制作的数据集
1.4 如何加载公开数据集:以CIFAR-10为例
1.5 如何划分训练集与验证集
1.6 如何扩充数据样本集
案例2 小试牛刀:如何构建一个卷积神经网络
2.1 CNN的核心——“卷积”
2.2 卷积神经网络的结构及原理
2.3 从仿生角度看卷积神经网络
2.4 基于深度学习工具箱函数构造卷积神经网络
2.5 采用DeepNetworkDesigner实现卷积网络设计
2.6 其他与构建深度网络相关的函数
案例3 精雕细琢:如何训练一个卷积神经网绍
3.1 基本概念一点通
3.2 实例需求与实现步骤
3.3 构建卷积神经网络
3.4 训练卷积神经网络
3.5 例程实现与解析

应用篇
案例4 LeNet卷积神经网络的应用:红绿灯识别
4.1 LeNet卷积神经网络
4.2 基于改进LeNet的交通灯识别
4.3 例程实现与解析
案例5 AlexNet卷积神经网络的应用:基于迁移学习的图像分类
5.1 什么是迁移学习
5.2 从不同的角度看迁移学习
5.3 AlexNet网络的原理
5.4 基于AlexNet实现迁移学习的步骤
5.5 AlexNet的加载方法
5.6 如何对AlexNet进行改进以实现迁移学习
5.7 本节所用到的函数解析
5.8 例程实现与解析
5.9 采用DeepNetworkDesigner辅助实现迁移学习
案例6 VGG16卷积神经网络的应用:融合卷积神经网络与支持向量机的物体识别
……

实战篇
参考文献

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