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深度学习:卷积神经网络从入门到精通李玉鑑、张婷、单传辉、刘兆英 著机械工业出版社9787111602798 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
旨在全面介绍各种卷积神经网络的模型、算法及应用，指导读者把握其形成和演变的基本脉络，以帮助读者在较短的时间内从入门达到精通的水平。有兴趣的读者可以从本书开始，通过图像分类、识别、检测和分割的案例，逐步深入卷积神经网络的核心，掌握深度学习的方法和精髓，领会AlphaGo战胜人类世界冠军的奥秘。
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深度学习之模型设计：核心算法与案例实践言有三 著电子工业出版社9787121390302 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
本书理论知识体系完备，由浅入深，系统性地介绍了深度学习模型的发展脉络，以及模型深度设计、模型宽度设计、模型通道维度设计、残差连接设计、分组卷积设计、多尺度与非正常卷积设计、多输入网络设计、时序神经网络设计、三维卷积网络设计、动态推理模型与注意力机制设计、生成对抗网络设计这10类主流的深度学习模型设计思想。同时，本书为各模型设计思想提供了大量的实例，供读者实战演练。 本书注重内容的完整性与实用性，既可以作为深度学习与计算机视觉初学者、相关专业的在校学生学习核心算法的书籍，也可以作为相关工程人员查阅相关技术的参考手册。
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本书是一本系统介绍因果推断的基本概念、理论与方法的参考书，主要特色如下： br ?从Rubin潜在结果模型开始，系统的介绍了因果推断的基本概念、基本问题和重要假设，然后详细介绍了基于Rubin潜在结果模型的经典和代表性的因果效应计算方法； br ?基于Rubin潜在结果模型引入Pearl因果结构模型，比较系统的从图模型的角度详细介绍了Pearl因果推断框架下的do演算、混杂偏差、选择偏差、反事实、中介效应等因果推断的重要概念与理论方法； br ?从Pearl因果结构模型的角度详细介绍了经典与最新因果结构学习算法的基本思想和执行过程，以及Pearl因果推断框架在实际数据中的因果效应计算方法。
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本书是“MATLAB应用技术”系列丛书之一，以最新推出的MATLAB7中的神经网络工具箱4.0.3版本为基础。本书前两章介绍了MATLAB7和神经网络的基础知识，对神经网络工具箱的重要函数分门别类地进行了详细介绍，并给出了完整的示例。从第3章到第5章，分别介绍了几种比较重要的神经网络类型，包括感知器、线性网络和BP网络等，并介绍了这些网络的结构及学习算法，以及MATLAB的实现方法。第6章介绍了神经网络的图形用户界面。后5章分别讲述了如何利用神经网络工具箱解决控制、故障诊断、预测和有源消声等应用领域中的实际问题。 本书可作为理工科各专业的高年级本科生、研究生学习神经网络的辅助教材，也可作为研究和应用这一领域的科技工作者的参考书。
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