书目信息 |
| 题名： |
深度学习、优化与识别
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| 作者： | 焦李成 著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 清华大学出版社 2017.7 |
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| 页数： | 12,395页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | ||
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP183 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 人工神经网络--研究 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-302-47367-1 | |
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| 200 | 1 | @a深度学习、优化与识别@9shen du xue xi、you hua yu shi bie@dDeep learning, optimization and recognition@f焦李成[等]著@zeng |
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| 215 | @a12,395页@d24cm | |
| 304 | @a著者还有:赵进、杨淑媛、刘芳 | |
| 314 | @a焦李成,男,汉族,1959年10月生,1992年起任西安电子科技大学教授。现任智能感知与计算国际联合研究中心主任、智能感知与图像理解教育部重点实验室主任、智能感知与计算国际合作联合实验室主任、“智能信息处理科学与技术”高等学校学科创新引智基地(“111计划”)主任、教育部科技委国际合作部学部委员、中国人工智能学会副理事长、IET西安分会主席、IEEE西安分会奖励委员会主席、IEEE计算智能协会西安分会主席、IEEEGRSS西安分会主席,IEEETGRS副主编、教育部创新团队首席专家。 | |
| 330 | @a本书系统地论述了深度神经网络基本理论、算法及应用。全书共16章,分为两个部分;第一部分系统论述了理论及算法,包括深度前馈神经网络、深度卷积神经网络、深度堆栈神经网络、深度递归神经网络、深度生成网络、深度融合网络等;第二部分论述了常用的深度学习平台,以及在高光谱图像、自然图像、SAR与极化SAR影像等领域的应用;第16章为总结与展望,给出了深度学习发展的历史图、前沿方向及最新进展。 | |
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| 深度学习、优化与识别=Deep learning, optimization and recognition/焦李成[等]著.-北京：清华大学出版社，2017.7 |
| 12,395页；24cm |
| ISBN 978-7-302-47367-1：CNY128.00 |
| 本书系统地论述了深度神经网络基本理论、算法及应用。全书共16章,分为两个部分;第一部分系统论述了理论及算法,包括深度前馈神经网络、深度卷积神经网络、深度堆栈神经网络、深度递归神经网络、深度生成网络、深度融合网络等;第二部分论述了常用的深度学习平台,以及在高光谱图像、自然图像、SAR与极化SAR影像等领域的应用;第16章为总结与展望,给出了深度学习发展的历史图、前沿方向及最新进展。 |
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正题名：深度学习、优化与识别
索取号：TP183/137
预约/预借
| 序号 | 登录号 | 条形码 | 馆藏地/架位号 | 状态 | 备注 |
| 1 | 1039696 | 210396962 | 第二样本阅览室/ [索取号:TP183/137] | 在馆 | |
| 2 | 1039697 | 210396971 | 第三借阅区/ [索取号:TP183/137] | 在馆 | |
| 3 | 1039698 | 210396980 | 第三借阅区/ [索取号:TP183/137] | 在馆 | |
| 4 | 1039699 | 210396999 | 密集书库—计算机科学学院/ [索取号:TP183/137] | 在馆 |