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卷積神經網路與視覺計算/智能科學與技術叢書

作者：(美)拉加夫·維凱特森//李寶新|譯者:錢亞冠//王濱
出版社：機械工業
ISBN：9787111612391

出版日期：2019/01/01
裝幀：平裝
頁數：168

人民幣：RMB 59 元售價：元

內容大鋼

拉加夫·維凱特森、李寶新著的《卷積神經網路與視覺計算》覆蓋內容主要包括設計和開髮捲積神經網路架構的一些基本知識。對於那些想要學習或構建深度視覺系統的工程師或學生來說，這本書會是一本非常好的入門讀物，可以幫助他們快速地進入這個領域。本書還提供了豐富的理論知識和實操案例，以及一系列完備的工具包，以幫助初學者獲得在理解和構建卷積神經網路（CNN）時所必要的基本信息。本書的重點將集中在卷積神經網路的基礎部分，而不會涉及在高級課程中才出現的一些概念（CNN相關話題）。

作者介紹

(美)拉加夫·維凱特森//李寶新|譯者:錢亞冠//王濱

譯者序
作者簡介
前言
致謝
第1章  視覺計算簡介
  1.1  圖像表示基礎
    1.1.1  變換域表示
    1.1.2  圖像的直方圖
    1.1.3  圖像梯度和邊緣
    1.1.4  超越圖像梯度
  1.2  基於Hough變換的直線檢測
  1.3  Harris角點
  1.4  尺度不變的特徵變換
  1.5  方向梯度直方圖
    1.5.1  人工設計特徵空間中的決策制定
    1.5.2  貝葉斯決策
    1.5.3  線性決策邊界
  1.6  可變形零件模型的實例研究
  1.7  電腦視覺向神經網路轉變
  本章小結
  參考文獻
第2章  回歸問題中的機器學習
  2.1  監督學習
  2.2  線性模型
  2.3  最小二乘法
  2.4  極大似然估計的解釋
  2.5  擴展到非線性模型
  2.6  正則化
  2.7  交叉驗證
  2.8  梯度下降
  2.9  幾何正則化
  2.10  非凸誤差面
  2.11  隨機梯度、批梯度及在線梯度下降
  2.12  其他自適應學習率的更新規則
  2.13  動量
  本章小結
  參考文獻
第3章  人工神經網路
  3.1  感知器
  3.2  多層神經網路
  3.3  反向傳播演算法
  3.4  改進的反向傳播演算法
    3.4.1  激活函數
    3.4.2  權重剪枝
    3.4.3  批量標準化
  本章小結
  參考文獻
第4章  卷積神經網路
  4.1  卷積與池化層
  4.2  卷積神經網路

  本章小結
  參考文獻
第5章  卷積神經網路的新進展
  5.1  預訓練網路
    5.1.1  通用性和可傳遞性
    5.1.2  利用預訓練網路的模型壓縮
    5.1.3  Mentee網路與FitNet
    5.1.4  使用預訓練網路的應用：使用CNN的圖像美學
  5.2  生成網路
    5.2.1  自動編碼器
    5.2.2  生成對抗網路
  本章小結
  參考文獻
附錄A  Yann
後記

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