图书介绍

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卷积神经网络与视觉计算
  • （美）拉加夫·维凯特森（Ragav Venkatesan），（美）李宝新（Baoxin Li）著 著
  • 出版社： 北京：机械工业出版社
  • ISBN：9787111612391
  • 出版时间：2019
  • 标注页数：170页
  • 文件大小：47MB
  • 文件页数：186页
  • 主题词：计算机视觉－人工神经网络－计算

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图书目录

第1章 视觉计算简介1

1.1图像表示基础3

1.1.1变换域表示6

1.1.2图像的直方图7

1.1.3图像梯度和边缘10

1.1.4超越图像梯度15

1.2基于Hough变换的直线检测16

1.3 Harris角点16

1.4尺度不变的特征变换17

1.5方向梯度直方图18

1.5.1人工设计特征空间中的决策制定19

1.5.2贝叶斯决策21

1.5.3线性决策边界23

1.6可变形零件模型的实例研究25

1.7计算机视觉向神经网络转变27

本章小结30

参考文献30

第2章 回归问题中的机器学习34

2.1监督学习34

2.2线性模型38

2.3最小二乘法40

2.4极大似然估计的解释43

2.5扩展到非线性模型45

2.6正则化47

2.7交叉验证50

2.8梯度下降52

2.9几何正则化58

2.10非凸误差面60

2.11随机梯度、批梯度及在线梯度下降61

2.12其他自适应学习率的更新规则62

2.13动量64

本章小结65

参考文献66

第3章人工神经网络69

3.1感知器70

3.2多层神经网络78

3.3反向传播算法82

3.4改进的反向传播算法85

3.4.1激活函数86

3.4.2权重剪枝88

3.4.3批量标准化89

本章小结90

参考文献90

第4章 卷积神经网络93

4.1卷积与池化层94

4.2卷积神经网络102

本章小结118

参考文献119

第5章 卷积神经网络的新进展121

5.1预训练网络122

5.1.1通用性和可传递性125

5.1.2利用预训练网络的模型压缩130

5.1.3 Mentee网络与FitNet134

5.1.4使用预训练网络的应用：使用CNN的图像美学136

5.2生成网络138

5.2.1自动编码器139

5.2.2生成对抗网络142

本章小结147

参考文献148

附录A Yann152

后记164

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