MARC状态:订购 文献类型:中文图书 浏览次数:14
- 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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