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深度學習--Caffe之經典模型詳解與實戰特惠價心得

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內容簡介: 博客來書店 本書首先介紹了深度學習相關的理論和主流的深度學習框架，然后從Caffe深度學習框架為切入點，介紹了Caffe的安裝、配置、編譯和接口等運行環境，剖析Caffe網絡模型的構成要素和常用的層類型和Solver方法。

通過LeNet網絡模型的Mnist手寫實例介紹其樣本訓練和識別過程，進一步詳細解讀了Alex Net、VGG Net、GoogLeNet、Siamese和Squeeze Net網絡模型，並給出了這些模型基於Caffe的訓練實戰方法。然后，本書解讀了利用深度學習進行目標定位的經典網絡模型：FCN、R-CNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN和SSD，並進行目標定位Caffe實戰。

本書的最后，從著名的Kaggle網站引入了兩個經典的實戰項目，並進行了有針對性的原始數據分析、網絡模型設計和Caffe訓練策略實踐，以求帶給讀者從問題提出到利用Caffe求解的完整工程經歷，從而使讀者能盡快掌握Caffe框架的使用技巧和實戰經驗。針對Caffe和深度學習領域的初學者，本書是一本不可多得的參考資料。

本書的內容既有博客來網路書局易懂的理論背景，又有豐富的應用實踐，是深度學習初學者的指導手冊，也可作為深度學習相關領域工程師和愛好者的參考用書。

樂毅：計算機專業碩士，現任職於某數據通信公司，高級系統工程師。負責公司深度學習技術領域的應用及相關項目，對深度學習及大數據深度挖掘具有濃厚的興趣。擅長Caffe等深度學習框架及網絡模型應用。

王斌：通信與信息系統碩士，現任職於某數據通信公司，高級系統工程師。多年致力於深度學習技術的前沿研 究與應用，對Caffe等深度學習框架在圖像博客來識別領域有深刻理解，承擔公司多項與機博客來網路書店器學習相關的研究工作。

• 作者： 樂斌等
• 出版社：電子工業出版社
• 出版日期：2016/12/01
• 語言：簡體中文

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