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158千字 字数
2016-12-01 发行日期
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主编推荐语

深度学习领域力作，全面、系统地介绍深度学习相关的技术。

内容简介

全书内容包括人工神经网络，卷积神经网络，深度学习平台及源代码分析，深度学习入门与进阶，深度学习高级实践。

所有章节均附有源程序，所有实验读者均可重现，具有高度的可操作性和实用性。

目录

  • 版权信息
  • 内容简介
  • 序言1
  • 序言2
  • 前言
  • 深度学习基础篇
  • 第1章 绪论
  • 1.1 引言
  • 1.2 深度学习技术的发展历程
  • 1.3 深度学习的应用领域
  • 1.4 如何开展深度学习的研究和应用开发
  • 参考文献
  • 第2章 国内外深度学习技术研发现状及其产业化趋势
  • 2.1 Google在深度学习领域的研发现状
  • 2.2 Facebook在深度学习领域的研发现状
  • 2.3 百度在深度学习领域的研发现状
  • 2.4 阿里巴巴在深度学习领域的研发现状
  • 2.5 京东在深度学习领域的研发现状
  • 2.6 腾讯在深度学习领域的研发现状
  • 2.7 科创型公司（基于深度学习的人脸识别系统）
  • 2.8 深度学习的硬件支撑——NVIDIA GPU
  • 参考文献
  • 深度学习理论篇
  • 第3章 神经网络
  • 3.1 神经元的概念
  • 3.2 神经网络
  • 3.3 神经网络算法示例
  • 参考文献
  • 第4章 卷积神经网络
  • 4.1 卷积神经网络特性
  • 4.2 卷积神经网络操作
  • 4.3 卷积神经网络示例：LeNet-5
  • 参考文献
  • 深度学习工具篇
  • 第5章 深度学习工具Caffe
  • 5.1 Caffe的安装
  • 5.2 Caffe框架与源代码解析
  • 参考文献
  • 第6章 深度学习工具Pylearn2
  • 6.1 Pylearn2的安装
  • 6.2 Pylearn2的使用
  • 参考文献
  • 深度学习实践篇（入门与进阶）
  • 第7章 基于深度学习的手写数字识别
  • 7.1 数据介绍
  • 7.2 手写数字识别流程
  • 7.3 实验结果分析
  • 参考文献
  • 第8章 基于深度学习的图像识别
  • 8.1 数据来源
  • 8.2 Cifar10识别流程
  • 8.3 实验结果分析
  • 参考文献
  • 第9章 基于深度学习的物体图像识别
  • 9.1 数据来源
  • 9.2 物体图像识别流程
  • 9.3 实验结果分析
  • 参考文献
  • 第10章 基于深度学习的人脸识别
  • 10.1 数据来源
  • 10.2 人脸识别流程
  • 10.3 实验结果分析
  • 参考文献
  • 深度学习实践篇（高级应用）
  • 第11章 基于深度学习的人脸识别
  • 11.1 问题定义与数据来源
  • 11.2 算法原理
  • 11.3 人脸识别步骤
  • 11.4 实验结果分析
  • 参考文献
  • 第12章 基于深度学习的表情识别
  • 12.1 表情数据
  • 12.2 算法原理
  • 12.3 表情识别步骤
  • 12.4 实验结果分析
  • 参考文献
  • 第13章 基于深度学习的年龄估计
  • 13.1 问题定义
  • 13.2 年龄估计算法
  • 13.3 实验结果分析
  • 参考文献
  • 第14章 基于深度学习的人脸关键点检测
  • 14.1 问题定义和数据来源
  • 14.2 基于深度学习的人脸关键点检测的步骤
  • 参考文献
  • 深度学习总结展望篇
  • 第15章 总结与展望
  • 15.1 深度学习领域当前的主流技术及其应用领域
  • 15.2 深度学习的缺陷
  • 15.3 展望
  • 参考文献
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出版方

电子工业出版社

电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。