深度学习――Caffe之经典模型详解与实战 电子书下载 PDF下载

深度学习――Caffe之经典模型详解与实战
内容简介

本书首先介绍了深度学习相关的理论和主流的深度学习框架,然后从Caffe 深度学习框架为切入点,介绍了Caffe 的安装、配置、编译和接口等运行环境,剖析Caffe 网络模型的构成要素和常用的层类型和Solver 方法。通过LeNet 网络模型的Mnist 手写实例介绍其样本训练和识别过程,进一步详细解读了AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、Siamese 和SqueezeNet 网络模型,并给出了这些模型基于Caffe 的训练实战方法。然后,本书解读了利用深度学习进行目标定位的经典网络模型:FCN、R-CNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN 和SSD,并进行目标定位Caffe 实战。本书的最后,从著名的Kaggle 网站引入了两个经典的实战项目,并进行了有针对性的原始数据分析、网络模型设计和Caffe 训练策略实践,以求带给读者从问题提出到利用Caffe 求解的完整工程经历,从而使读者能尽快掌握Caffe 框架的使用技巧和实战经验。针对Caffe 和深度学习领域的初学者,本书是一本不可多得的参考资料。本书的内容既有易懂的理论背景,又有丰富的应用实践,是深度学习初学者的指导手册,也可作为深度学习相关领域工程师和爱好者的参考用书。

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