深度學習- 從入門到實戰(使用MATLAB)(附範例光碟)
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書名:深度學習- 從入門到實戰(使用MATLAB)(附範例光碟),ISBN:986503431X,作者:郭至恩,出版社:全華圖書,出版日期:2020-07-02,分類:Matlab、DeepLearning ...
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深度學習-從入門到實戰(使用MATLAB)(附範例光碟)
郭至恩
出版商:
全華圖書
出版日期:
2020-07-02
定價:
$460
售價:
9.0折
$414
語言:
繁體中文
頁數:
400
ISBN:
986503431X
ISBN-13:
9789865034313
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商品描述
深度學習是目前人工智慧裡最熱門的領域之一,許多生活上的應用,如語言翻譯、語音識別、圖形識別、物件偵測、圖像生成等,皆運用了深度學習的技術,而取得重大的突破。
在學習開發深度學習演算法時,首先要選擇開發工具與環境。
市面上有許多開發深度學習技術的套件,如Tensorflow、Keras、PyTorch、MXNet等,這些工具雖然大幅降低進入深度學習技術的門檻,但仍有環境設置困難、套件版本不一等缺點。
而Matlab具有便利簡單的語言與環境,為了讓讀者能輕鬆進入深度學習領域,本書使用Matlab程式語言來進行深度學習的開發與應用,並以初學者的角度講解,讓讀者可以輕鬆建構深度學習的概念。
此外,本書介紹許多Matlab應用於深度學習的相關範例,使讀者累積應用的能力。
本書適用於大學、科大資工、電子、電機、自控系「深度學習」課程使用。
目錄大綱
第一章環境建置
1-1MATLAB介紹
1-2MATLAB與相關工具箱安裝
1-3深度學習相關套件安裝
1-4GPU加速運算介紹
第二章數據標記與常見工具介紹
2-1基本資料標記(HowtolabelimagedataintoMATLAB)
2-2影像感興趣區域標記
2-3圖像預處理
2-4資料擴增(DataAugmentation)
第三章深度學習常見模型與函式語法介紹
3-1卷積神經網路(convolutionneuralnetwork,CNN)
3-2卷積神經網路網路模型相關函式語法介紹
3-3遞歸神經網路(recurrentneuralnetwork,RNN)
3-4遞歸神經網路模型相關函式語法介紹
3-5自動編碼器介紹(autoencoder)
3-6自動編碼器相關函式語法與範例介紹
第四章網路訓練參數與資料擴增之相關函式語法介紹
4-1訓練網路的相關參數設置
4-2模型預測與效能評估
4-3圖像資料擴增
第五章預訓練模型與遷移式學習
5-1預訓練模型
5-2遷移式學習(transferlearning)
第六章DeepNetworkDesigner
6-1建立網路模型
6-2修正模型
6-3使用DeepNetworkDesigner進行遷移學習
第七章ExperimentManager
7-1ExperimentManager介面
7-2使用ExperimentManager訓練深度學習網路用於分類問題
7-3使用ExperimentManager訓練深度學習網路用於迴歸問題
7-4使用多個預訓練模型進行遷移學習
第八章CNN實戰範例
8-1CIFAR-10圖像分類
8-2檢查點(Checkpoint)設置
8-3深度學習應用於網路攝影機影像分類
8-4卷積經神經網路的學習內容可視化
8-5深度學習應用於物件偵測
8-6深度學習應用於語義分割
第九章LSTM實戰範例
9-1深度學習應用於時間序列
9-2序列的分類範例
9-3序列到序列使用LSTM的人類動作分類(humanactivity)
9-4序列到序列的迴歸範例
第十章進階範例-生成式網路
10-1自定義的網路訓練迴圈
10-2生成對抗網路
10-3常見的GAN訓練失敗模式
10-4條件式生成對抗網路
10-5神經風格轉換
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