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深度學習實踐(基於Caffe的解析)/智能系統與技術叢書

作者：薛雲峰
出版社：機械工業
ISBN：9787111610434

出版日期：2018/10/01
裝幀：平裝
頁數：283

人民幣：RMB 69 元售價：元

內容大鋼

薛雲峰著的《深度學習實踐(基於Caffe的解析)》以代碼實踐為主，理論為輔進行講解，適合快速入門，以實際應用為出發點，幫助讀者輕鬆掌握、使用並修改Caffe框架的代碼。
全書共分為三部分，基礎部分(第1章?第3章)系統介紹了如何搭建自己的Caffe框架，並進行簡單的訓練。具體原理部分(第4章?第10章)介紹了幾種基礎類型的層，包括它們的作用以及實現方式。實踐操作部分(第11章?第14章)分析了幾種網路的構建與實際使用時的調參方式。

作者介紹

薛雲峰
薛雲峰，深度學習圖像演算法工程師，曾在中科院計算所、百度擔任工程師，目前主要從事圖像相關演算法在產品落地中的工程架構以及演算法優化工作。

前言
第1章　深度學習簡介
  1.1  深度學習的歷史
  1.2  深度學習工具簡介
  1.3  深度學習的未來趨勢
第2章  搭建你的Caffe武器庫
  2.1  硬體選型
  2.2  Caffe在Windows下的安裝
  2.3  Caffe在Linux下的安裝
   2.3.1  Linux安裝
   2.3.2  Nvidia CUDA Toolkit的安裝（*.deb方法）
   2.3.3  Caffe的安裝和測試
  2.4  OpenCV的安裝和編譯
   2.4.1  OpenCV的下載
   2.4.2  配置環境變數
  2.5  Boost庫的安裝和編譯
  2.6  Python相關庫的安裝
  2.7  MATLAB介面的配置
  2.8  其他庫的安裝
   2.8.1  LMDB的編譯與安裝
   2.8.2  LevelDB的編譯與安裝
   2.8.3  glog的編譯與安裝
   2.8.4  安裝gflags
第3章  Caffe的簡單訓練
  3.1  Caffe轉化數據工具的使用介紹
   3.1.1  命令參數介紹
   3.1.2  生成文件列表
   3.1.3  使用的Linux命令簡介
   3.1.4  生成文件結果
   3.1.5  圖片參數組詳解
  3.2  Caffe提取特徵的工具使用說明
  3.3  Caffe訓練需要的幾個部件
   3.3.1  網路proto文件的編寫
……
第4章  認識深度學習網路中的層
第5章  Caffe的框架設計
第6章  基礎數學知識
第7章  卷積層和池化層的使用
第8章  激活函數的介紹
第9章  損失函數
第10章  Batch Normalize層的使用
第11章  回歸網路的構建
第12章  多任務網路的構建
第13章  圖像檢索和人臉識別系統實踐
第14章  深度學習的調參技巧總結

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