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  • 醉染图书深度学习经典案例解析(基于MATLAB)9787111682936
  • 正版全新
    • 作者: 赵小川著 | 赵小川编 | 赵小川译 | 赵小川绘
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2021-07-01
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    商品参数
    • 作者: 赵小川著| 赵小川编| 赵小川译| 赵小川绘
    • 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:228
    • 开本:16开
    • ISBN:9787111682936
    • 版权提供:机械工业出版社
    • 作者:赵小川
    • 著:赵小川
    • 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:228
    • 外部编号:1202425509
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    前言

    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R-CNN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R-CNN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Ineeption-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Inception-V3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

    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

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