函数和卷积在电工中的应用

δ函数和卷积及在电工中的应用

卷积神经网络的Python实现

卷积神经网络是深度学习最重要的模型之一，本书作为该领域的入门读物，首先简单介绍了机器学习的基本概念，详细讲解了线性模型、神经网络和卷积神经网络模型，然后介绍了基于梯度下降法的优化方法和梯度反向传播算...

反卷积和信号复原

通信工程师用卷积与傅里叶变换

存贮相关卷积器 理论及在通信中应用

国家自然科学基金国家博士后科学基金资助项目:本书论述了声表面波存贮相关卷积器及其在扩频通信中应用的工作模式、工艺条件、分析理论方法建立的数学模型和物理模型的原理。...

实用卷积神经网络

本书从构建CNN块开始，基于最佳实践指导你实现真实的CNN模型并提供解决方案。你将学习创建图像和视频的创新解决方案，以解决复杂的机器学习和计算机视觉问题。本书还探索了CNN和计算机视觉领域最前沿的研究。...

解析深度学习 卷积神经网络原理与视觉实践

深入浅出地讲解深度卷积神经网络中的基本概念、涉及的主要技术、算法及其应用，并分析比较了当前流行的各类深度学习框架Caffe,Tensorflow、Torch、MXNet及MatConvNet。本书并不是一本编程类书籍，而是通过基础...

深度学习 卷积神经网络从入门到精通

卷积神经网络是深度学习中最为重要的模型，对引领深度学习的井喷式发展起到了不可或缺的作用。本书试图全面介绍卷积神经网络的模型和方法，详细讨论了其现代雏形、突破模型、加深模型、应变模型、跨连模型、区...

卷积神经网络与计算机视觉

本书既全面介绍了卷积神经网络（CNN）的原理，又提供了将CNN应用于计算机视觉的一手经验。书中首先讲解神经网络的基本概念（训练、正则化和优化），然后讨论各种各样的损失函数、网络层和流行的CNN架构，回顾了评估CNN的...