深度学习下的数字图像识别技术--聚文网

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内容简介

本书深入探讨深度学习在图像识别领域的革新应用，从基础理论到前沿实践全面覆盖。阐述神经网络架构、算法精髓，展示卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及生成对抗网络（GAN）等网络在图像识别中的创新应用。聚焦医学影像、公共安全、智能交通等领域，探讨深度学习技术的广泛影响力。本书在写作时始终坚持以知识为基础、以问题为导向的原则，阐释深入，逻辑严谨，既有理论深度，又有示范作用，内容具体直观，可供相关领域教师、研究人员参考，对此领域感兴趣的读者也可进行阅读。

第一章数字图像处理基础第一节数字图像概述第二节数字图像预处理技术第三节数字图像特征提取第二章深度学习核心理论第一节神经网络的理论架构第二节深度学习的关键——BP算法第三节深度学习的方法论第三章卷积神经网络与图像识别第一节卷积神经网络的基本结构第二节卷积神经网络的经典模型与应用第三节基于卷积神经网络的图像识别模型第四章循环神经网络与图像识别第一节循环神经网络结构与训练第二节基于循环神经网络的图像去雨算法第三节基于循环神经网络的高光谱图像联合分类第五章生成对抗网络与图像识别第一节生成对抗网络原理与模型第二节生成对抗网络图像的艺术设计与应用第三节面向图像识别的混合生成对抗网络研究第六章深度学习在特定领域的图像识别第一节基于深度学习的医学影像检测与识别第二节基于深度学习的公共安全监控系统第三节基于深度学习的智能交通系统安全行驶参考文献

深度学习下的数字图像识别技术

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