书目信息 |
| 题名： |
实用卷积神经网络
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| 作者： | 赛瓦克 ， 普贾里 ， 卡里姆 著 ；王彩霞 译 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 机械工业出版社 2019.04 |
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| 页数： | XI, 181页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | 智能系统与技术丛书 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP181 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 人工神经网络--ren gong shen jing wang luo--应用--机器学习--研究 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-111-62196-6 | |
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| 200 | 1 | @a实用卷积神经网络@Ashi yong juan ji shen jing wang luo@e运用Python实现高级深度学习模型@f(印度) 莫希特·赛瓦克, (孟加拉) 穆罕默德·礼萨·卡里姆, (美) 普拉蒂普·普贾里著@d= Practical convolutional neural networks@eimplement advanced deep learning models using Python@fMohit Sewak, Md. Rezaul Karim, Pradeep Pujari@g王彩霞译@zeng |
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| 314 | @a莫希特·赛瓦克是IBM的高级认知数据科学家。穆罕默德·礼萨·卡里姆是德国Fraunhofer FIT的研究科学家。普拉蒂普·普贾里, 是沃尔玛实验室的机器学习工程师, 也是ACM的杰出成员。 | |
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| 330 | @a本书共分为9章, 主要内容包括: 深度神经网络概述 ; 卷积神经网络介绍 ; 构建CNN并进行性能优化 ; 经典的CNN模型架构 ; 转移学习 ; CNN自编码器 ; CNN目标检测与实例分割 ; GAN: 使用CNN生成新图像等。 | |
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| 实用卷积神经网络：运用Python实现高级深度学习模型/(印度) 莫希特·赛瓦克, (孟加拉) 穆罕默德·礼萨·卡里姆, (美) 普拉蒂普·普贾里著= Practical convolutional neural networks：implement advanced deep learning models using Python/Mohit Sewak, Md. Rezaul Karim, Pradeep Pujari/王彩霞译.-北京：机械工业出版社，2019.04 |
| XI, 181页：图；24cm.-(智能系统与技术丛书) |
| ISBN 978-7-111-62196-6：CNY69.00 |
| 本书共分为9章, 主要内容包括: 深度神经网络概述 ; 卷积神经网络介绍 ; 构建CNN并进行性能优化 ; 经典的CNN模型架构 ; 转移学习 ; CNN自编码器 ; CNN目标检测与实例分割 ; GAN: 使用CNN生成新图像等。 |
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正题名：实用卷积神经网络
索取号：TP181/S021
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| 1 | 1390607 | 213906077 | 自科库301/301自科库 35排3列1层/ [索取号:TP181/S021] | 在馆 | |
| 2 | 1390608 | 213906086 | 自科库301/301自科库 35排3列1层/ [索取号:TP181/S021] | 在馆 |