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深度神經網路是近年來受到廣泛關注的研究方向,它已成為人工智慧2.0的主要組成部分。《深度學習、優化與識別》系統地論述了深度神經網路基本理論、演算法及應用。《深度學習、優化與識別》全書共16章,分為兩個部分;第一部分(第1章~10章)系統論述了理論及演算法,包括深度前饋神經網路、深度卷積神經網路、深度堆疊神經網路、深度遞迴神經網路、深度生成網路、深度融合網路等;第二部分(第11~15章)論述了常用的深度學習平臺,以及在高光譜影象、自然影象、SAR與極化SAR影像等領域的應用;第16章為總結與展望,給出了深度學習發展的歷史圖、前沿方向及進展。《深度學習、優化與識別》每章都附有相關閱讀材料及模擬程式碼,以便有興趣的讀者進一步鑽研探索。
《深度學習、優化與識別》可為高等院校電腦科學、電子科學與技術、資訊科學、控制科學與工程、人工智慧等領域的研究人員提供參考,以及作為相關專業本科生及研究生教學參考書,同時可供深度學習及其應用感興趣的研究人員和工程技術人員參考。
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