深度学习：卷积神经网络从入门到精通
编辑推荐
对卷积神经网络进行由浅入深的分类描述，从现代雏形、突破模型、加深模型一直到强化模型和成就，并附有相关参考文献，方便读者及时查阅和钻研。
内容简介
旨在全面介绍各种卷积神经网络的模型、算法及应用，指导读者把握其形成和演变的基本脉络，以帮助读者在较短的时间内从入门达到精通的水平。有兴趣的读者可以从本书开始，通过图像分类、识别、检测和分割的案例，逐步深入卷积神经网络的核心，掌握深度学习的方法和精髓，领会AlphaGo战胜人类世界冠军的奥秘。
作者简介
李玉鑑（鉴）
北京工业大学教授，博士生导师。华中理工大学（现名为华中科技大学）本科毕业，中国科学院数学研究所硕士毕业，中国科学院半导体研究所博士毕业，北京邮电大学博士后出站。曾在中国科学院生物物理所工作，对意识的本质问题关注过多年，并在《21世纪100个交叉科学难题》上发表《揭开意识的奥秘》一文，提出了解决意识问题的认知相对论纲领，对脑计划和类脑研究具有宏观指导意义。长期围绕人工智能的核心目标，在神经网络、自然语言处理、模式识别和机器学习等领域开展教学、科研工作，发表国内外期刊、会议论文数十篇，是本书和《深度学习导论及案例分析》的di一作者。
在线客服