《解析深度学习》（第2版）以其扎实的内容、全面的知识体系、通俗易懂的流畅表达，入选国家十四五重点出版物出版规划项目，江苏省高等学校重点教材项目。第1版畅销万余册，收获读者好评。 《解析深度学习》（第2版）深入剖析深度学习的理论与实践，结合新技术成果，系统介绍从基础概念到高级应用的全面内容。结构清晰、层层递进，涵盖机器学习、深度学习基础、实践技巧与进阶发展，帮助读者掌握构建高效深度学习模型的核心能力。 无论是求职时展示技术能力，还是从事学术研究，《解析深度学习》（第2版）都能为读者提供坚实的理论基础和丰富的实战经验，是计算机、人工智能及相关专业的理想学习读本。
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深度学习的，特别是深度卷积神经网络是人工智能的重要分支领域，卷积神经网络技术也被广泛应用于各种现实场景，在许多问题上都取得了超越人类智能的结果。本书作为该领域的入门书籍，在内容上涵盖深度卷积神经网络的基础知识和实践应用两大方面。《解析深度学习的 卷积神经网络原理与视觉实践》共4章，分为三个部分 *部分为绪论 第二部分（第～4章）介绍卷积神经网络的基础知识、基本部件、经典结构和模型压缩等基础理论内容 第三部分（第5～4章）介绍深度卷积神经网络自数据准备开始，到模型参数初始化、不同网络部件的选择、网络配置、网络模型训练、不平衡数据处理，*终到模型集成等实践应用技巧和经验。《解析深度学习的 卷积神经网络原理与视觉实践》并不是一本编程类书籍，而是希望通过“基础知识”和“实践技巧”两方面使读者从更
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适读人群 ：人工智能领域的从业者及对此方向有兴趣的人群 《解析深度学习：卷积神经网络原理与视觉实践》是对治深度学习恐惧症的一剂良药。作者魏秀参博士，毕业于著名的南京大学LAMDA研究所，现为旷视科技南京研究院负责人。本书凝聚了他多年的功力，集原理与实践于一体，将卷积神经网络这颗仙丹炼得出神入化，以此攻克计算机视觉实践中的一个又一个难题。全书没有佶屈聱牙的文字、没有艰涩难懂的术语，只有明明白白的道理、由浅入深的论证、清晰流畅的架构。在内容的安排上，兼顾了基础知识和学习难点，各有侧重，让初学者不仅可以看明白、而且能够读懂，知其所以然并举一反三运用到自己的工程实践中。无怪乎，业内专家认为“本书可能是我知道的“醉”好的深度学习的中文入门教材”。
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解析深度学习(第2版)魏秀参 著电子工业出版社9787121491665
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