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深度学习与图像识别·原理与实践

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创建页面,内容为“《'''深度学习与图像识别·原理与实践'''》,魏溪含,涂铭,张修鹏 著,出版社: 机械工业出版社。 截至2022年,机械工业…”
《'''深度学习与图像识别·原理与实践'''》,魏溪含,涂铭,张修鹏 著,出版社: 机械工业出版社。

截至2022年,机械工业出版社年出版新书近2700种,年引进和输出版权总量近800种,产品横跨科技出版、教育出版、大众出版三大板块,覆盖机械、电工电子、[[汽车]]、建筑、计算机、经管、心理<ref>[https://www.sohu.com/a/387427297_768618 谈心理健康教育对学生的重要性 ],搜狐,2020-04-12</ref>、生活、科普、艺术设计、文创等十多个专业领域,以及高等教育<ref>[https://www.sohu.com/a/440916094_120868911 2020中国高等教育十大关键词],搜狐,2020-12-28</ref>、[[职业教育]]、技能教育等不同教育层次。

==内容简介==

这是一部从技术原理、算法和工程实践3个维度系统讲解图像识别的着作,由达摩院算法专家、技术发展专家、数据架构师联合撰写。

在知识点的选择上,本书广度和深度兼顾,既能让完全没有基础的读者迅速入门,又能让有基础的读者深入掌握图像识别的核心技术;在写作方式上,本书避开了复杂的[[数学]]公式及其推导,从问题的前因后果 、创造者的思考过程,利用简单的数学计算来做模型分析和讲解,通俗易懂。更重要的书,本书不仅仅是聚焦于技术,而是将重点放在了如何用技术解决实际的业务问题。

全书一共13章:

-2章主要介绍了图像识别的应用场景、工具和工作环境的搭建;

第3-6章详细讲解了图像分类算法、机器学习、神经网络、误差反向传播等图像识别的基础技术及其原理;

第7章讲解了如何利用PyTorch来实现神经网络的图像分类,专注于实操,是从基础向高阶的过渡;

第8-12章深入讲解了[[图像]]识别的核心技术及其原理,包括卷积神经网络、目标检测、分割、产生式模型、神经网络可视化等主题;

3章从工程实践的角度讲解了图像识别算法的部署模式。

==参考文献==
[[Category:040 類書總論;百科全書總論]]
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