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深度學習
深度學習教程 版權(quán)信息
- ISBN：9787030760531
- 條形碼：9787030760531 ; 978-7-03-076053-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
深度學習教程 內(nèi)容簡介
本書兼顧深度學習的理論和應用，特別強調(diào)大規(guī)模訓練應用案例，引導學生進入深度學習的前沿領(lǐng)域。主要內(nèi)容有深度學習的核心理論問題：網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)設(shè)計、網(wǎng)絡(luò)參數(shù)初始化方法、大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)訓練的優(yōu)化方法、正則化方法、激活函數(shù)的研究方法。教材中引入深度學習在計算機視覺中的大型經(jīng)典和前沿應用案例，包括圖像分類任務、目標檢測與跟蹤任務、多源遙感數(shù)據(jù)融合任務、超分辨率任務、圖像隱寫與圖像信息安全任務等內(nèi)容。
深度學習教程 目錄
目錄 前言 第1章 計算機視覺任務的基礎(chǔ)知識 1 1.1 遙感圖像基礎(chǔ)知識 1 1.1.1 遙感和遙感系統(tǒng) 1 1.1.2 遙感圖像成像機制 2 1.1.3 遙感圖像特征 2 1.2 遙感圖像融合基礎(chǔ)知識 4 1.2.1 遙感圖像融合背景 4 1.2.2 遙感圖像融合類型 5 1.2.3 遙感圖像融合實現(xiàn)原理 6 1.3 遙感圖像超分辨率任務基礎(chǔ)知識 12 1.3.1 遙感圖像超分辨率背景 12 1.3.2 遙感圖像超分辨率實現(xiàn)原理 13 1.4 目標檢測基礎(chǔ)知識 16 1.4.1 目標檢測任務基本原理 16 1.4.2 目標檢測任務常用評價指標及計算方法 18 1.5 目標跟蹤基礎(chǔ)知識 20 1.6 數(shù)據(jù)集 22 1.6.1 圖像分類常用數(shù)據(jù)集 22 1.6.2 目標檢測任務常用數(shù)據(jù)集 24 1.6.3 目標跟蹤任務常用數(shù)據(jù)集和評價標準 25 1.6.4 遙感圖像數(shù)據(jù)集 29 1.6.5 圖像隱寫數(shù)據(jù)集 30 1.6.6 人臉圖像數(shù)據(jù)集 31 1.7 數(shù)字化資源 31 第2章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 32 2.1 神經(jīng)元工作的數(shù)學表示 32 2.1.1 神經(jīng)元工作的數(shù)學表示 32 2.1.2 神經(jīng)元的一般化 33 2.2 什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 34 2.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu) 35 2.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練 37 2.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)和變量 38 2.2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的代價函數(shù)和參數(shù)訓練 39 2.3 隨機梯度下降 40 2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正則化初步 45 2.4.1 模型選擇，欠擬合和過擬合 45 2.4.2 權(quán)重衰減 49 2.4.3 丟棄法 51 2.5 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)55 2.5.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本思想 55 2.5.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學表示 56 2.5.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差反向傳播 60 2.6 殘差網(wǎng)絡(luò)
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