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深度學習.優化與識別

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深度神經網路是近年來受到廣泛關注的研究方向，它已成為人工智慧2.0的主要組成部分。本書系統地論述了深度神經網路基本理論、演算法及應用。全書共十六章，分為兩個部分；第一部分（第一章到第十章）系統論述了理論及演算法，包括深度前饋神經網路、深度卷積神經網路、深度堆疊神經網路、深度遞迴神經網路、深度生成網路、深度融合網路等；第二部分（第十一章到第十五章）論述了常用的深度學習平臺，以及在高光譜圖像、自然圖像、SAR與極化SAR影像等領域的應用；第十六章為總結與展望，給出了深度學習發展的歷史圖、前沿方及最新進展。每章都附有相關閱讀材料及仿真代碼，以便有興趣的讀者進一步鑽研探索。 本書可為高等院校電腦科學、電子科學與技術、資訊科學、控制科學與工程、人工智慧等領域的研究人員提供參考，以及作為相關專業本科生及研究生教學參考書，同時可供深度學習及其應用感興趣的研究人員和工程技術人員參考。

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