分享《深度学习、优化与识别》PDF+《深度学习原理与TensorFlow实践》PDF+焦李成

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上一篇提到文字数据集的合成,现在我们手头上已经得到了3755个汉字(一级字库)的印刷体图像数据集,我们可以利用它们进行接下来的3755个汉字的识别系统的搭建.用深度学习做文字识别,用的网络当然是CNN,那具体使用哪个经典网络?VGG?RESNET?还是其他?我想了下,越深的网络训练得到的模型应该会更好,但是想到训练的难度以及以后线上部署时预测的速度,我觉得首先建立一个比较浅的网络(基于LeNet的改进)做基本的文字识别,然后再根据项目需求,再尝试其他的网络结构.这次任务所使用的深度学习框架是强大

CNN正在革新几个应用领域,如视觉识别系统.自动驾驶汽车.医学发现.创新电子商务等.需要在专业项目或个人方案中利用复杂的图像和视频数据集来实现先进.有效和高效的CNN模型. 深度卷积网络DCNN是目前十分流行的深度神经网络架构,它的构造清晰直观,效果引人入胜,在图像.视频.语音.语言领域都有广泛应用. 深度学习,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. <卷积神经网络的Python实现>作为深度学习领域

入门神经网络深度学习,推荐学习<深度学习入门:基于Python的理论与实现>,这本书不来虚的,一上来就是手把手教你一步步搭建出一个神经网络,还能把每一步的出处讲明白.理解神经网络,很容易就能入门. 深度学习真正意义上的入门书,深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术.书中使用Python3,尽量不依赖外部库或工具,从基本的数学知识出发,带领读者从零创建一个经典的深度学习网络,使读者在此过程中逐步理解深度学习. <深度学习入门:基于Python的理论与实现>中文版PDF,314页,带

本书特色1.日本深度学习入门经典畅销书,原版上市不足2年印刷已达100 000册.长期位列日亚"人工智能"类图书榜首,超多五星好评.2.使用Python 3,尽量不依赖外部库或工具,从零创建一个深度学习模型.3.示例代码清晰,源代码可下载,需要的运行环境非常简单.读者可以一边读书一边执行程序,简单易上手.4.使用平实的语言,结合直观的插图和具体的例子,将深度学习的原理掰开揉碎讲解,简明易懂.5.使用计算图介绍复杂的误差反向传播法,非常直观.6.相比AI圣经"花书",

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