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题名/责任者:

深度学习进阶/(瑞士)翁贝托·米凯卢奇(Umberto Michelucci)著

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2020

ISBN及定价:

978-7-111-66092-7/CNY79.00

载体形态项:

220页;24cm

丛编项:

智能系统与技术丛书

个人责任者:

著 米凯卢奇

个人次要责任者:

陶阳

中图法分类号:

TP181

提要文摘附注:

本书介绍卷积神经网络的核心——错综复杂的细节和算法的微妙之处。主要包括卷积神经网络的高级主题和使用Keras和TensorFlow的对象检测。本书旨在用一种实用的方法来处理一些高级主题，如迁移学习和多损失函数网络，并在解释这些概念的基础上展示如何在Keras中实现这些功能。本书涉及多个研究领域，包含精练的代码，能够弥合初学者和研究者之间的鸿沟。

使用对象附注:

有Python经验的深度学习研究人员，以及希望踏入深度学习研究领域的实践者

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