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深度学习、优化与识别 简介
本书论述了深度神经网络基本理论、算法及应用。全书共16章,分为两个部分;第一部分论述了理论及算法,包括深度前馈神经网络、深度卷积神经网络、深度堆栈神经网络、深度递归神经网络、深度生成网络、深度融合网络等;第二部分论述了常用的深度学习平台,以及在高光谱图像、自然图像、SAR与极化SAR影像等领域的应用;第16章为总结与展望,给出了深度学习发展的历史图、前沿方向及最新进展。并列题名: Deep learning, optimization and recognition eng
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