书目信息 |
| 题名： |
深度学习进阶
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| 作者： | 米凯卢奇 著 ；陶阳, ， 李亚楠, 译 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 机械工业出版社 2020.07 |
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| 页数： | 210页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | ||
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP181 ， TP183 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 机器学习--ji qi xue xi , 人工神经网络--ren gong shen jing wang luo | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-111-66092-7 | |
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| 200 | 1 | @a深度学习进阶@Ashen du xue xi jin jie@e卷积神经网络和对象检测@f(瑞士) 翁贝托·米凯卢奇著@d= Advanced applied deep learning convolutional neural networks and object detection@fUmberto Michelucci@g陶阳, 李亚楠译@zeng |
| 210 | @a北京@c机械工业出版社@d2020.07 | |
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| 306 | @a由Apress出版社授权出版 | |
| 314 | @a翁贝托·米凯卢奇, 主要从事物理和数学研究。他是数值模拟、统计学、数据科学和及其学习方面的专家。陶阳, 博士, 毕业于国防科技大学计算机学院。李亚楠, 现任职于广东科技学院, 讲师。 | |
| 330 | @a本书介绍卷积神经网络的核心 —— 错综复杂的细节和算法的微妙之处。主要包括卷积神经网络的高级主题和使用Keras和TensorFlow的对象检测。全书旨在用一种实用的方法来处理一些高级主题, 如迁移学习和多损失函数网络, 并在解释这些概念的基础上展示如何在Keras中实现这些功能。 | |
| 510 | 1 | @aAdvanced applied deep learning convolutional neural networks and object detection@zeng |
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| 深度学习进阶：卷积神经网络和对象检测/(瑞士) 翁贝托·米凯卢奇著= Advanced applied deep learning convolutional neural networks and object detection/Umberto Michelucci/陶阳, 李亚楠译.-北京：机械工业出版社，2020.07 |
| 210页：图；24cm |
| ISBN 978-7-111-66092-7：CNY79.00 |
| 本书介绍卷积神经网络的核心 —— 错综复杂的细节和算法的微妙之处。主要包括卷积神经网络的高级主题和使用Keras和TensorFlow的对象检测。全书旨在用一种实用的方法来处理一些高级主题, 如迁移学习和多损失函数网络, 并在解释这些概念的基础上展示如何在Keras中实现这些功能。 |
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正题名：深度学习进阶
索取号：TP181/M658
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| 1 | 1477894 | 214778944 | 自科库301/301自科库 35排2列5层/ [索取号:TP181/M658] | 在馆 | |
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