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深度学习与图像识别:原理与实践 简介
本书第1-2章主要介绍了图像识别的应用场景、工具和工作环境的搭建;第3-6章讲解了图像分类算法、机器学习、神经网络、误差反向传播等图像识别的基础技术及其原理;第7章讲解了如何利用PyTorch来实现神经网络的图像分类;第8-12章讲解了图像识别的核心技术及其原理,包括卷积神经网络、目标检测、分割、产生式模型、神经网络可视化等主题;第13章从工程实践的角度讲解了图像识别算法的部署模式。并列题名: Deep learning and image recognition eng
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