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關(guān)于“言有三”檢索到 共5種現(xiàn)貨商品
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包郵深度學(xué)習(xí)之?dāng)z影圖像處理 核心算法與案例精粹
¥89.9(7.5折)定價(jià):¥119.8本書內(nèi)容共分為9章, 分別是: 攝影基礎(chǔ)、攝影美學(xué)算法、自動(dòng)構(gòu)圖算法、圖像降噪算法、圖像增強(qiáng)算法、圖像去模糊和超分辯算法、人臉圖像美顏美妝算法、圖像濾鏡與風(fēng)格化算法、圖像編輯算法。本書內(nèi)容是攝影學(xué)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的交叉學(xué)科, 覆蓋的內(nèi)容非常廣。第一章中我們簡(jiǎn)單介紹了攝影的歷史, 包括攝影中的許多基本技巧和圖像的基礎(chǔ)知識(shí)。從第二章起開始對(duì)攝影中的各個(gè)重要方向進(jìn)行介紹, 包括使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)攝影作品進(jìn)行定量的質(zhì)量評(píng)價(jià)、自動(dòng)的后期構(gòu)圖、
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包郵深度學(xué)習(xí)之模型設(shè)計(jì):核心算法與案例實(shí)踐
¥44.1(5折)定價(jià):¥88.0本書理論知識(shí)體系完備, 由淺入深, 系統(tǒng)性地介紹了深度學(xué)習(xí)模型的發(fā)展脈絡(luò), 以及模型網(wǎng)絡(luò)深度設(shè)計(jì)、模型網(wǎng)絡(luò)寬度設(shè)計(jì)、模型通道維度設(shè)計(jì)、殘差連接設(shè)計(jì)、分組卷積設(shè)計(jì)、多尺度網(wǎng)絡(luò)與非正常卷積設(shè)計(jì)、多輸入網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、時(shí)序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、三維卷積網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、動(dòng)態(tài)推理模型與注意力機(jī)制設(shè)計(jì)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)等主流深度學(xué)習(xí)模型的設(shè)計(jì)思想。同時(shí), 本書為各模型設(shè)計(jì)思想提供了大量的實(shí)例, 供讀者實(shí)戰(zhàn)演練...
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包郵深度學(xué)習(xí)之圖像識(shí)別:核心算法與實(shí)戰(zhàn)案例(全彩版)
¥117.7(7.4折)定價(jià):¥159.0《深度學(xué)習(xí)之圖像識(shí)別：核心算法與實(shí)戰(zhàn)案例（全彩版）》全面介紹了深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別領(lǐng)域中的核心算法與應(yīng)用。該書不但重視基礎(chǔ)理論的講解，而且從第4章開始，每章都提供了1～3個(gè)不同難度的案例供讀者實(shí)踐，讀者可以在已有代碼的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，從而加深對(duì)所學(xué)知識(shí)的理解。 《深度學(xué)習(xí)之圖像識(shí)別：核心算法與實(shí)戰(zhàn)案例（全彩版）》共9章：首先介紹深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)概念，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識(shí)和深度學(xué)習(xí)中的優(yōu)化技術(shù)；然后系統(tǒng)介紹深度學(xué)習(xí)中與數(shù)據(jù)相關(guān)的知識(shí)，包括經(jīng)
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包郵深度學(xué)習(xí)之模型優(yōu)化:核心算法與案例實(shí)踐
¥63.3(7.1折)定價(jià):¥89.0本書由淺入深、系統(tǒng)性地介紹了深度學(xué)習(xí)模型壓縮與優(yōu)化的核心技術(shù)。本書共9 章，主要內(nèi)容有：深度學(xué)習(xí)模型性能評(píng)估、模型可視化、輕量級(jí)模型設(shè)計(jì)、模型剪枝、模型量化、遷移學(xué)習(xí)與知識(shí)蒸餾、自動(dòng)化模型設(shè)計(jì)、模型優(yōu)化與部署工具。本書理論知識(shí)體系完備，同時(shí)提供了大量實(shí)例，供讀者實(shí)戰(zhàn)演練...
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包郵生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GAN原理與實(shí)踐
¥69.3(7折)定價(jià):¥99.0這是一本系統(tǒng)講解GAN理論、模型、常見問(wèn)題，并為視覺(jué)和語(yǔ)音領(lǐng)域的大部分應(yīng)用場(chǎng)景提供GAN解決方案和綜合實(shí)例的著作。 作者在人工智能領(lǐng)域積累頗深，這本書得到了前阿里巴巴達(dá)摩院華先勝和中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化所劉成林的推薦。前4章有針對(duì)性地講解GAN的理論，幫助讀者夯實(shí)基礎(chǔ)；后8章講解應(yīng)用，用大量經(jīng)典的模型和9個(gè)案例，為8個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景提供了GAN解決方案。 第1~4章首先介紹了無(wú)監(jiān)督生成模型、顯式生成模型、以GAN為代表的隱式生成模型等各種生成
