深度学习（上）.pdf
《深度学习（上）》对所有主要的深度学习方法和最新研究趋势进行了深入探索。《深度学习（上）》分为上下两卷，五个部分。上卷包括两个部分：第一部分是基础算法，包括机器学习基础算法、早期神经网络算法、深度学习的正则化方法和深度学习的优化方法；第二部分是判别式模型，包括卷积神经网络（CNN
深度学习
基于深度学习的医学图像数据可视化分析与处理.pdf
本书融合当前模式识别、人工智能技术的发展和作者科研实践的研究成果，详细描述了基于深度学习的医学图像数据可视化分析与处理的几个关键部分。包括对CT影像进行三维重建，还原检测物体的三维结构，进而对三维结构进行可视化分析：利用深度学习、深度信念网络、卷积神经网络和极限学习机等技术提
中国电子信息工程科技发展研究.深度学习专题.pdf
《中国电子信息工程科技发展研究.深度学习专题》主要介绍了全球深度学习技术和产业发展现状及趋势，以及人才情况；阐述了我国的深度学习发展现状，包括基础理论、底层技术、应用技术和产业应用情况；重点介绍了我国深度学习相关的热点和亮点，包括AI芯片、深度学习框架、自动化深度学习建模、深度学
正则化深度学习及其在机器人环境感知中的应用.pdf
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，深度神经网络技术在图像分析、语音识别、自然语言理解等难点问题中都取得了十分显着的应用成果。《正则化深度学习及其在机器人环境感知中的应用》系统地介绍了深度学习应用于机器人环境感知面临的难点与挑战，针对性地提出基于正则化深度学习的机器人环境感知方法
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