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• 200 1_ |a 深度卷积网络 |A shen du juan ji wang luo |e 原理与实践 |d = Deep convolutional neural network |e principle and practice |f 彭博著 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2018

• 215 __ |a XIII, 311页 |c 彩图 |d 24cm

• 225 2_ |a 智能系统与技术丛书 |A zhi neng xi tong yu ji shu cong shu

• 300 __ |a 华章IT

• 330 __ |a 本书正文内容可分3部分，共9章：综述篇（第1，6，9章）。这三章不需要编程和数学基础，如果读者尚不熟悉技术，推荐优先阅读，尤其是第1和第9章。它们分别介绍：深度学习的基本概念，AlphaGo的架构综述，深度学习的问题和未来展望。深度卷积网络篇（第2，3，4，5章）。这四章结合理论与实际代码，由浅入深，从神经网络，到卷积网络，到深度卷积网络，让读者掌握深度卷积网络的基础知识、实践技巧和新发展，是本书的关键所在，值得仔细阅读。实战篇（第7，8章）。这两章分别讲述AlphaGo和GAN的训练和应用细节，包括详细的代码分析。

• 410 _0 |1 2001 |a 智能系统与技术丛书

• 510 1_ |a Deep convolutional neural network |e principle and practice |z eng

• 517 1_ |a 原理与实践 |A yuan li yu shi jian

• 606 0_ |a 人工神经网络 |A ren gong shen jing wang luo |x 研究

• 690 __ |a TP183 |v 5

• 701 _0 |a 彭博 |A peng bo |4 著

• 801 _0 |a CN |b NMU |c 20180521

• 801 _2 |a CN |b PUL |c 20180606

• 905 __ |a SCNU |f TP183/4243

• 920 __ |a 242430 |z 1