返回首页
苏宁会员
购物车 0
易付宝
手机苏宁

服务体验

店铺评分与同行业相比

用户评价:----

物流时效:----

售后服务:----

  • 服务承诺: 正品保障
  • 公司名称:
  • 所 在 地:

欢迎光临我们店铺!书籍都是正版全新书籍,欢迎下单~!!

本店所有商品

  • 音像深度学习经典案例解析(基于MATLAB)赵小川著
  • 正版
    • 作者: 赵小川著著 | 赵小川著编 | 赵小川著译 | 赵小川著绘
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2021-07-01
    送至
  • 由""直接销售和发货,并提供售后服务
  • 加入购物车 购买电子书
    服务

    看了又看

    商品预定流程:

    查看大图
    /
    ×

    苏宁商家

    商家:
    诺森图书音像专营店
    联系:
    • 商品

    • 服务

    • 物流

    搜索店内商品

    商品分类

    商品参数
    • 作者: 赵小川著著| 赵小川著编| 赵小川著译| 赵小川著绘
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2021-07-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:294000
    • 页数:217
    • 开本:16开
    • ISBN:9787111682936
    • 版权提供:机械工业出版社
    • 作者:赵小川著
    • 著:赵小川著
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:99.00
    • ISBN:9787111682936
    • 出版社:机械工业出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2021-07-01
    • 页数:217
    • 外部编号:31198848
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    基础篇


    案例1:巧妇难为无米之炊:数据集的制作与加载/
    1.1 机器学习中的数据集/
    1.2 如何加载MATLAB自带的数据集/
    1.3 如何加载自己制作的数据集/
    1.4 如何加载公开数据集:以CIFAR-10为例/
    1.5 如何划分训练集与验集/
    1.6 如何扩充数据样本集/

    案例2:小试牛刀:如何构建一个卷积神经网络/
    2.1 CNN的核心——“卷积”/
    2.2 卷积神经网络的结构及原理/
    . 从仿生角度看卷积神经网络/
    2.4 基于深度学习工具箱函数构卷积经网络/
    2.5 采用 Deep Network Designer实现卷积网络设计/
    2.6 与构建深度网络相关的函数/

    案例3:精雕细琢:如何训练一个卷积神经网络/
    3.1 基本概念一点通/
    3.2 实例需求与实现步骤/
    3.3 构建卷积神经网络/
    3.4 训练卷积神经网络/
    3.5 例程实现与解析/


    应用篇


    案例4:LeNet卷积神经网络的应用:红绿灯识别/
    4.1 LeNet卷积神经网络/
    4.2 基于改进LeNet的交通灯识别/
    4.3 例程实现与解析/

    案例5:AlexNet卷积神经网络的应用:基于迁移学习的图像分类/
    5.1 什么是迁移学习/
    5.2 从不同的角度看迁移学习/
    5.3 AlexNet网络的原理/
    5.4 基于AlexNet实现迁移学习的步骤/
    5.5 AlexNet的加载方法/
    5.6 如何对AlexNet进行改进以实现迁移学习/
    5.7 本节所用到的函数解析/
    5.8 例程实现与解析/
    5.9 采用Deep Network Designer辅实现迁移学习/

    案例6:VGG16卷积神经网络的应用:融合卷积神经网络与支持向量机的物体识别/
    6.1 VGG16网络的原理及特点/
    6.2 支持向量机分类的原理/
    6.3 基于VGG16与SVM的物体识别/
    6.4 例程实现与解析/

    案例7:LSTM长短期记忆神经网络的应用:心电图信号分类/
    7.1 从时间的角度看序列数据/
    7.2 序列建模之循环神经网络/
    7.3 基于门与记忆细胞构建序列模型的“长期依赖关系”/
    7.4 基于LSTM实现心电图信号分类的步骤/
    7.5 本节所用到的函数解析/
    7.6 例程实现与解析/

    案例8:ResNet残差网络的应用:新冠肺炎胸片检测/
    8.1 深度学习技术在抗击疫情中的应用/
    8.2 ResNet网络简介/
    8.3 基于ResNet的新冠肺炎胸片检测的实现步骤/
    8.4 ResNet的加载方法/
    8.5 对ResNet进行调整以实现迁移学习/
    8.6 例程实现与解析/


    实战篇

    案例9:让机器的眼睛认识标志:基于RCNN的交通标志检测/
    9.1 目标分类、检测与分割/
    9.2 目标检测及其难点问题/
    9.3 R-CNN目标检测算法的原理及实现过程/
    9.4 基于Image Labeler的RCNN目标检测器构建/

    案例10:让机器的眼睛检测车辆:基于Video Labeler的车辆目标检测/
    10.1 车辆目标检测的需求/
    10.2 利用Video Labeler实现车辆目标检测的步骤/

    案例11:让机器的耳朵听明白声音:基于LSTM的日语元音序列分类示例/
    11.1 利用LSTM实现日语元音序列分类的步骤/
    11.2 日语元音序列分类程序详解/

    案例12:深度学习力医学发展:基于Inception-v3网络迁移学习的视网膜病变检测/
    12.1 Inception-v3深度网络介绍/
    12.2 Kaggle竞赛眼疾检测数据集/
    1. 数据集预处理/
    12.4 在InceptionV3上应用迁移学习实现DR图像分类/
    12.5 例程实现与解析/
    12.6 通过类激活映来辅诊断/

    案例13:知己知彼:深度神经网络的脆弱及AI对抗技术/
    13.1 深度神经网络的脆弱/
    13.2 AI对抗技术及其发展趋势/

    案例14:识音辨意:基于深度学习的语音识别/
    14.1 下载Spech Commands Dataset数据集/
    14.2 标注数据集/
    14.3 划分训练集、验集和测试集/
    14.4 对音频原始文件预处理/
    14.5 建立网络/
    14.6 训练网络/
    14.7 评价结果/
    14.8 网络的大小与单次推理时间/

    案例15:方便快捷:深度学习模型代码的自动生成/
    15.1 深度学习网络模型:从开发到部署/
    15.2 MATLAB生成推理模型代码的步骤/
    15.3 安装GPU平台的代码生成工具/
    15.4 代码生成例程实现与解析/

    案例16:互通共享:如何将在Keras中设计训练的网络导入MATLAB深度学习工具箱中/
    16.1 导入网络的详细步骤/
    16.2 例程实现与解析/

    案例17:快速部署:如何将训练好的深度神经网络部署到树莓派上/
    17.1 什么是树莓派/
    17.2 SqueezeNet简介/
    17.3 自动生成C++代码及其在树莓派上的实现/

    参考文献

    赵小川,博士,研究员,博士生导师,高新技术企业评审专家、武警装备智能化专家委员会委员;北京市科学技术委员会、自然科学委员会、陆军装备部项目评审专家;核心期刊《计算机工程》青年编委;期刊Robotica和《计算机应用研究》的审稿专家。研究方向为人工智能技术,在感知智能、交互智能、仿生智能等方面有所突破和创新;近年来,作为项目负责人主持科研项目共计20余项;以作发明人获得发明专利12项。

    1. 案例丰富:通过17个综合案例介绍深度学习网络的构建、训练、应用及部署的技巧2. 实例专业:涵盖交通标识检测、语音识别、车辆检测、肺炎胸片检测等应用

    售后保障

    最近浏览

    猜你喜欢

    该商品在当前城市正在进行 促销

    注:参加抢购将不再享受其他优惠活动

    x
    您已成功将商品加入收藏夹

    查看我的收藏夹

    确定

    非常抱歉,您前期未参加预订活动,
    无法支付尾款哦!

    关闭

    抱歉,您暂无任性付资格

    此时为正式期SUPER会员专享抢购期,普通会员暂不可抢购