资料 | 解析卷积神经网络 ——深度学习实践手册

2019 年 6 月 17 日 AI研习社

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解析卷积神经网络 ——深度学习实践手册

这本电子书书是南京大学计算机系机器学习与数据挖掘所(LAMDA)博士生魏秀参开放的,大家可以免费下载学习.

本书从实用角度着重解析了深度学习中的一类神经网络模型——卷积神经网络,向读者剖析了卷积神经网络的基本部件与工作机理,更重要的是系统性的介绍了深度卷积神经网络在实践应用方面的细节配置与工程经验。笔者希望本书“小而精”,避免像某些国外相关书籍一样浅尝辄止的“大而空”。

这是一本面向中文读者轻量级、偏实用的深度学习工具书,本书内容侧重深度卷积神经网络的基础知识和实践应用。为了使更多不同技术背景的读者通过本书对卷积神经网络和深度学习有所了解,笔者试图尽可能少的使用晦涩的数学公式而尽可能多的使用具体的图表形象表达。本书的受众为对卷积神经网络和深度学习感兴趣的入门者,以及没有机器学习背景但希望能快速掌握该方面知识并将其应用于实际问题的各行从业者。为方便读者,本书附录给出了一些相关数学基础知识简介。


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2019 全球人工智能与机器人峰会

由中国计算机学会主办、雷锋网和香港中文大学(深圳)联合承办的 2019 全球人工智能与机器人峰会( CCF-GAIR 2019),将于 2019 年 7 月 12 日至 14 日在深圳举行。

届时,诺贝尔奖得主JamesJ. Heckman、中外院士、世界顶会主席、知名Fellow,多位重磅嘉宾将亲自坐阵,一起探讨人工智能和机器人领域学、产、投等复杂的生存态势。

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在深度学习中,卷积神经网络(CNN或ConvNet)是一类深度神经网络,最常用于分析视觉图像。基于它们的共享权重架构和平移不变性特征,它们也被称为位移不变或空间不变的人工神经网络(SIANN)。它们在图像和视频识别,推荐系统,图像分类,医学图像分析,自然语言处理,和财务时间序列中都有应用。

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