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题名/责任者:

深度卷积网络:原理与实践/彭博著

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2018.05

ISBN及定价:

978-7-111-59665-3/CNY129.00

载体形态项:

13,311页:图;24cm

并列正题名:

Deep convolutional neural network:principle and practice

丛编项:

智能系统与技术丛书

个人责任者:

彭博 著

学科主题:

人工神经网络-研究

中图法分类号:

TP183

一般附注:

全彩印刷

责任者附注:

彭博，人工智能、量化交易、区块链领域的资深技术专家，有20年以上的研发经验，智能硬件公司禀临科技（withablik.com）的联合创始人。在人工智能与信息科技方面，对深度学习、机器学习、计算机图形学、智能硬件等有较为深入的研究。在量化交易方面，曾在全球大的外汇对冲基金负责程序化交易，对市场的微观和宏观行为有较为深入的理解。在区块链方面，对智能合约、DApp开发和自动交易有较为深入的实践。知乎上科技领域的大V，在专栏撰有大量技术文章。

提要文摘附注:

本书以AI领域最新的技术研究和实践为基础，从技术理论、工作原理、实践方法、架构技巧、训练方法、技术前瞻等6个维度对深度卷积网络进行了详细的讲解。全书入分析AlphaGo和GAN的实现过程、技术原理、训练方法和应用细节，在逻辑上分为3个部分，第一部分综述篇对深度学习和神经网络的基础知识、AlphaGo的架构设计和工作原理，以及深度学习和人工智能未来的技术发展趋势进行了宏观介绍。第二部分深度卷积网络篇结合作者的实际工作经验和案例代码，对深度卷积网络的技术理论、工作原理、实践方法、架构技巧和训练方法做了系统而深入的讲解。第三部分实战篇详细分析了AlphaGo和GAN的技术原理、训练方法和应用细节，包括详细的代码分析和大量GAN的精彩实例。

使用对象附注:

本书适用于人工神经网络研究者

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