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解析深度学习 卷积神经网络原理与视觉实践
魏秀参著2018 年出版185 页ISBN：9787121345289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...
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深度学习 卷积神经网络从入门到精通
李玉鉴，张婷，单传辉，刘兆英等著2018 年出版424 页ISBN：9787111602798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...
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卷积神经网络与计算机视觉
（澳）萨尔曼·汗（Salman Khan）著2019 年出版184 页ISBN：9787111622888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...
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深度卷积网络 原理与实践
彭博著2018 年出版314 页ISBN：9787111596653本书正文内容可分3部分，共9章：综述篇（第1，6，9章）。这三章不需要编程和数学基础，如果读者尚不熟悉技术，推荐优先阅读，尤其是第1和第9章。它们分别介绍：深度学习的基本概念，AlphaGo的架构综述，深度学习的问题和......
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卷积神经网络与视觉计算
（美）拉加夫·维凯特森（Ragav Venkatesan），（美）李宝新（Baoxin Li）著2019 年出版170 页ISBN：9787111612391本书从基本的图像知识讲起，到机器学习的核心理论，再到神经网络和卷积神经网络及在计算机视觉中的最新应用，可以说形成了一个非常完整的知识体系。尽管这些内容不管哪一部分单独都可以成为一本教材，但本书的优势...
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卷积，Fourier级数和Fourier积分
（法）Jacques Peyriere著2010 年出版114 页ISBN：9787040292169本书是法国巴黎南大学Jacques PEYRIERE教授在清华大学讲授的三门调和分析系列课程“R^n上的傅里叶分析”、“群上的调和分析”、“奇异积分算子”的基础上，又经过多次试用修改而成，主要内容集中在R^n上的傅里...
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TensorFlow与卷积神经网络从算法入门到项目实战
华超编著2019 年出版377 页ISBN：9787121370786本书从TensorFlow基础讲起，逐步深入TensorFlow进阶实战，最后配合项目实战案例，重点介绍了实用TensorFlow库训练卷积神经网络模型并将模型移植到服务器端、Android端和iOS端的知识。读者不但可以系统地学习Tens...
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财务公式运用大全 不可不知的180个公式 图解版
周广恢，张颖编著2016 年出版231 页ISBN：9787113209544本书共分9章，内容涉及原材料采购计算公式、生产业务计算公式、利润及分配核算、销售业务计算公式、筹资与投资项目的计算公式、股票的计算公式、财务报表项目的计算公式、税务会计核账公式等，并以图解与案例...
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