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排序：
深度学习模型及应用详解
电子工业出版社 · 2019
《深度学习模型及应用详解》由张若非、付强、高斌、张耿豪、叶挺五位微软人工智能及研究院的研究人员与应用科学家合著，2019年9月由电子工业出版社出版。全书分为四部分、共13章，约30万字。 第一部分（第1—2章）梳理神经网络从早期感知机、Hebb学习规则到反向传播、深度信念网的演进脉络，并横向对比Te…
深度学习与图像识别：原理与实践
机械工业出版社 · 2019
本书由阿里巴巴达摩院算法专家魏溪含与涂铭、张修鹏合著，从技术原理、算法和工程实践三个维度系统讲解图像识别，属于机械工业出版社「智能系统与技术丛书」。全书的写作有意避开繁复的数学公式推导，更注重讲清问题的来龙去脉与模型设计思路，用尽可能简单的计算完成模型分析，降低初学者的进入门槛。 全书共13章，大致…
TensorFlow神经网络编程
机械工业出版社 · 2018
《TensorFlow神经网络编程》由印度机器学习从业者曼普里特·辛格·古特与拉蒂普·杜瓦合著，马恩驰、陆健翻译，机械工业出版社2018年出版，属“智能系统与技术丛书”。全书共10章，定位为“入门级实践指南”：既讲清神经网络背后的数学与算法，又给出可在TensorFlow中运行的完整示例代码和真实数…
AI安全之对抗样本入门
机械工业出版社 · 2019
本书是面向入门读者的对抗样本技术读物，作者以自身在安全领域的实践经验为基础，把人工智能安全中对抗样本这一前沿方向梳理成从原理到动手的完整学习路径。全书共 9 章：第 1 章从深度学习基础知识讲起，重点交代与对抗样本密切相关的梯度、范数、损失函数、反向传递与优化器等概念，并以 CNN 图像分类为主线，…
高光谱遥感图像特征提取与分类
人民邮电出版社 · 2021
本书系统地介绍了高光谱遥感图像特征提取与分类的有关概念、原理和方法，以及新理论、新方法在高光谱图像特征提取与分类中的应用。全书共分8章，内容涵盖：高光谱图像降维、特征提取及分类的有关原理、发展及领域应用，基于神经网络敏感性分析的高光谱遥感图像降维与分类，基于多目标粒子群优化算法的高光谱遥感图像波段选…
基于语义计算的小样本图像分类研究
重庆大学出版社 · 2024
《基于语义计算的小样本图像分类研究》针对图像分类小样本问题，研究在不同情况下的解决方法，内括：针对单源数据，即单个数据库，在当前数据中挖掘出语义知识，提高模型的泛化能力，从而提高模型的分类正确率；针对多源数据，即本地有多个数据库或者网络中有其他数据可以利用，通过语义计算，在满足特定条件的前提下，吸取…