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內容簡介： 深度学习是新一代人工智能所使用的主要技术。本书深入浅出地讲解了深度学习的相关技术，包括深度学习编程基础、目标分类、目标检测、图像分割、生成对抗网络等。对每种技术，本书均从原理和程序实现两个方面进行讲解。在原理方面，讲解算法和技术的相关背景、主要算法思想和原理；在程序实现方面，从数据准备、神经网络模型实现、损失函数实现、整体训练流程和效果展示五部分对算法的实现进行具体介绍，帮助读者深入了解算法的细节，积累相关实践经验。 本书是《深度学习与人工智能》的配套用书，适合深度学习领域的初学者，以及高校高年级本科生和研究生阅读学习。 本书各章节的源代码和实验数据集可通过本书的GitHub主页下载，以供读者自主练习。 本书分析研究了深度学习相关的网络模型，以及不同网络模型的算法结构、原理与核心思想及实战案例。主要内容涉及人工神经网络、模糊神经网络、概率神经网络、小波神经网络、卷积神经网络及其扩展模型、深度生成对抗网络及其扩展模型、深度受限玻尔兹曼机及其扩展模型、深度信念网络及其扩展模型、深度自编码器及其扩展模型等深度学习网络结构、原理与方法。通过深度学习网络在信道盲均衡、目标识别、图像分类和运动模糊去除、特征提取与识别、缺陷早期诊断等领域中的应用案例，为读者提供应用深度学习网络解决具体问题的思路和方法。本书适合人工智能、计算机、自动化、电子与通信、大数据科学等相关学科专业的科学研究人员和工程技术人员阅读，也可作为相关专业博士、硕士研究生的参考书。 關於作者： 张重生，男，1982年9月生，博士，河南大学计算机与信息工程学院教授、博士生导师。 2012年博士毕业于法国国家信息与自动化研究所（INRIA）。研究方向为大数据、人工智能。主持20余项科研项目（含国家自然科学基金项目1项、文社会科学研究一般项目1项），在AAAI、SIGKDD顶级国际会议及知名期刊上发表学术论文近50篇，获得法国数据挖掘会议EGC 2010最佳论文奖及奖金1500欧元。出版著译作6部，作为第一发明人申请/授权近20项国家发明专利。曾作为主要成员之一执笔《河南省大数据产业发展引导目录》、《河南省国家大数据综合试验区实施方案》并由河南省人民政府颁布实施。主研“AI缀多多”软件，实现了人工智能批量缀合甲骨，在古文字与人工智能结合方面取得了率先突破，受到新华社、河南卫视、河南日报、大河报、郑州晚报、中国青年报、环球网、腾讯网等媒体的广泛报道，其作为特邀嘉宾参与录制的CCTV-10《透视新科技》“智破甲骨之谜”节目于2023年11月5日在CCTV-10正式播出。 郭业才，男，教授，博导。2003年获西北工业大学水声工程专业博士学位，全国优秀百篇博士学位论文获得者，安徽省学术与技术带头人，江苏省“六大人才高峰”培养对象，江苏省高校“信息与通信工程”优势建设项目方向带头人。主持完成或承担了全国优秀博士学位论文作者专项资金、国家自然科学基金等科研项目和、省级教学研究项目等，共20余项；获省级科学技术成果奖和教学成果奖9项；出版规划教材1部、电子信息类教指委规划教材5部及省重点教材2部；获授权发明专利30余件；指导的研究生有5人获省级优秀硕士学位论文奖。

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