电子书：《深度学习caffe之经典模型详解与实战》《深度学习caffe之经典模型详解与实战》
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内容简介：
作者简介计算机专业硕士.现任职于某数据通信公司.高级系统工程师。负责公司深度学习技术领域的应用及相关项目.对深度学习及大数据深度挖掘具有浓厚的兴趣。擅长cafe等深度学习框架及网络模型应通信与信息系统硕士.现任职于某数据通信公司.高级系统工程师。多年致力于深度学习技术的前沿研究与应用.对caffe等深度学习框架在图像识别领域有深刻理解.承担公司多项与机器学习相关的研究工作
深度学习caffe之经典模型详解与实战毅王斌编著電子工業出屐社publishing house of electronics industry北京· bejjing
本书首先介绍了深度学习相关的理论和主流的深度学习框架.然后从cafe深度学习框架为切入点介绍了cae的安装、配置、编译和接口等运行环境.剖析caft网络模型的构成要素和常用的层类型和solver方法.通过 lenet网络模型的 mnist手写实例介绍其样本训练和识别过程.进一步详细解读了实战方法.然后.本书解读了利用深度学习进行目标定位的经典网络模型:fcn、rcn.faco学alexnet、 vggnet、 googlenet、 siamese和 squeezenet网络模型.并给出了这些模型基于cafe的训aster-rcnn和ssd.并进行目标定位cae实战。本书的最后.从著名的kage网站引入了两个经典的实战项目.并进行了有针对性的原始数据分析、网络模型设计和cafe训练策略实践.以求带给读者从间题提出到利用cae求解的完整工程经历.从而使读者能尽快掌握cafe框架的使用技巧和实战经验针对cafe和深度学习领域的初学者.本书是一本不可多得的参考资料。本书的内容既有易懂的理论背景.又有丰富的应用实践.是深度学习初学者的指导手册.也可作为深度学习相关领域工程师和爱好者的参考用书未经许可.不得以任何方式复制或抄袭本书之部分或全部内容版权所有.侵权必究图书在版编目(c|p)数据深度学习:cafe之经典模型详解与实战/乐毅.王斌编著.一北京:电子工业出版社.2016.12isbn978-7-121-30118-6i.①深…ⅱ.①乐…②王…ⅲ①学习系统ⅳ.①tp273中guo版本图书馆cip数据核字(2016)第247611号责任编辑:孙学瑛印刷:三河市鑫金马印装有限公司装订:三河市鑫金马印装有限公司出版发行:电子工业出版社比京市海淀区万寿路173信箱邮编100036开本:787×98016甲张:21.5字数:333千字版次:2016年12月第1版印次:2016年12月第1次印刷凡所购买电子工业出版社图书有缺损问题.请向购买书店调换。若书店售缺.请与本社发行部联系联系及邮购电话010)88254888.88258888质量投诉请发邮件至[email protected].盗版侵权举报请发邮件至[email protected]本书咨询联系方式010)[email protected]
刖言2016年3月. google开发的一款人工智能程序阿尔法围棋( alphago)对战世界围棋冠军、职业九段选手李世石.以4:1的总比分获胜。众多媒体和网络新闻纷纷直播或转此次人工智能应用领域内的盛况。随后. google在《 nature》杂志发表了关于 alphago算的论文“ mastering the game of go with deep neural networks and tree search”。此论文提到了 alphago用3、000万棋局训练深度神经网络的方法.展现了深度学习异常强大的学习能力。一时间.guo内外掀起了研究和学习人工智能的热潮。然而.很多读者朋友希望能找到本关于深度学习应用领域的书籍.目前市场上关于人工智能、机器学习或深度学习领域内的各类书目很多.遗憾的是这些书籍大多是理论性质的.少有系统介绍深度学习的应用实践参考书与此同时.笔者认为深度学习的应用能力会成为一个爆发性需求的知识技能.也会是未来科技的至高点。鉴于此.我与朋友王斌从去年就计划编写一本关于深度学习的应用实践书籍.希望能够对深度学习爱好者或初学者提供一些帮助全书共17章.第1章介绍了人工智能和深度学习的背景和现状:第2章介绍了深度学习的基本理论和主流的深度学习框架;第3章介绍了cafe的安装、配置和运行环境:第4章介绍了cafe网络模型的构成要素、常用的层类型和 solver方法:第5~10章详细解读了 lenet、 alexnet、 goog lenet、 vggnet、 siamese和 squeezenet目标分类模型.并附上caffe实战训练:第11~15章详细解读了fcn、rcnn、 fast-rcnn、 faster-rcnn和ssd目标定位模型:第16~17章利用cae深度学习框架解求 waggle网站的两个经典项目本书在内容上对深度学习相关的机器学习理论只作了简单介绍.更多的放在afle解决实际问题.并把使用当中可能出现的问题也一一列举出来.帮助读者分析原因决问题。本书介绍了十多种非常经典的网络模型.学习这些模型可以帮助读者很好地理解和应用cafe框架和工具。当然.读者并无必要对这些网络模型阅读.也可根据自
身情况选择对自己有实际帮助的案例进行分析学习于深度学习技术发展迅速.各种知识和应用工具变化很快. github上许多开源的项目也在不断更新和修正。笔者才疏学浅.理解有限.加之编写时间也较仓促.书中难免有错谬之处.敬请广大读者朋友批评指正.不胜感激年11月深度学习—cafe之经典模型详解与实战
