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深度学习是人工智能研究中的一个新兴领域，通过深度神经网络模拟人脑的机制让计算机深层次地思考并解释数据。图像检索是计算机视觉领域重要的研究课题，目前结合深度学习和图像检索的研究已趋成熟，并且在产业界逐步落地。为满足广大读者对于深度学习和图像检索技术的学习需求，作者编著了此书。本书详细阐述深度学习目标检测、物体识别、迁移学习、图像生成、图像超分辨率重建、多模型融合算法在图像检索中的应用，帮助读者形成关于深度学习和图像检索系统全面的知识体系。《深度学习——图像检索原理与应用》呈现了以下图像检索的理论、技术与应用： ? 神经网络与深度学习； ? 图像检索技术； ? 目标检测与物体识别方法； ? 迁移学习； ? 生成对抗网络； ? 图像超分辨率重建技术； ? 多模型融合算法； ? 深度学习模型训
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《混沌神经网络及其应用》详细介绍了以Hopfield神经网络为基础而发展出来的混沌神经网络模型，分析和阐述了它们在优化过程中所体现的优化机制及动力学特性，反映了混沌神经网络在研究过程中所存在的问题，预示了混沌神经网络的研究方向；同时，《混沌神经网络及其应用》还融入了作者近年来在混沌神经网络及应用领域所取得的一些新研究成果，希望可以丰富混沌神经网络的研究内容，为混沌神经网络的应用提供一定的理论参考和借鉴。
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