深度学习轻松学：核心算法与视觉实践
编辑推荐
适读人群 ：本书适合对深度学习感兴趣的读者阅读，也适合有志于从事计算机视觉研究等领域的广大学生阅读，可作为深度学习的入门教材。 本书特色
深入剖析卷积神经网络核心：全连接层和卷积层
深入分析Caffe源码实现架构，了解框架背后的运行机理
详尽介绍网络结构与训练细节，解密复杂运算的基本原理
经典实践场景：图像语意分割，图像生成。GAN模型的详细分析与推导
样例代码采用C++和Python两种语言编写
语言轻松幽默易于理解，特别适合初学者快速掌握深度学习核心思想
内容简介
《深度学习轻松学：核心算法与视觉实践》介绍了深度学习基本算法和视觉领域的应用实例。书中以轻松直白的语言，生动详细地介绍了深层模型相关的基础知识，并深入剖析了算法的原理与本质。同时，书中还配有大量案例与源码，帮助读者切实体会深度学习的核心思想和精妙之处。除此之外，书中还介绍了深度学习在视觉领域的应用，从原理层面揭示其思路思想，帮助读者在此领域中夯实技术基础。
《深度学习轻松学：核心算法与视觉实践》十分适合对深度学习感兴趣，希望对深层模型有较深入了解的读者阅读。
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