深度学习 卷积神经网络从入门到精通 李玉鑑 2018 机械工业出版社
深度学习 卷积神经网络从入门到精通 李玉鑑 2018 机械工业出版社 📘 前言与定位 《深度学习·卷积神经网络从入门到精通》（李玉鉴等，2018年，机械工业出版社）是一本系统介绍卷积神经网络（CNN）理论与实战的专业著作。本书为“智能系统与技术丛书”之一，共计973页，涵盖内容极为全面。适合的受众包括： 高校研究生与博士生 从事计算机视觉、模式识别、信号处理与自动控制等领域的教师与工程师 算法研发、图像理解及人工智能应用方向的科研工作者 其目标是让读者从基础理论入手，逐步掌握现代 CNN 的实现、优化与前沿拓展。 📚 内容架构概览 「第一部分：理论基础与动态图谱」 阐述 CNN 的基本组件，如卷积层（结合生物视觉机制）、池化层、激活函数（ReLU）、批量归一化、下采样与上采样等。书中以数学推导配图、代码示例等方式让读者理解基本原理。 「第二部分：经典模型剖析」 从神经认知机，LeNet，到 AlexNet、VGG、GoogleNet 等逐层引入模型设计，条理清晰： 「LeNet」 ：早期 CNN 经典结构，适合入门 「AlexNet」 ：采用 GPU 加速、ReLU 激活，2012 年 ILSVRC 成功一跃成名 「VGG」 和 「GoogleNet（Inception）」 ：强调网络深度与模块化设计 向 「ResNet」 、 「DenseNet」 过渡，重点分析残差连接、密集连接等技术创新 「第三部分：目标检测与语义分割」 通过 R-CNN 系列、Fast/Faster R-CNN、SSD、YOLO 等检测算法解析区域级模型结构；再引导读者理解 FCN、U-Net 等分割模型结构设计逻辑。 「第四部分：特殊与生成模型」 介绍 SiameseNet（孪生网络），用于度量学习；SqueezeNet 用于模型压缩；NIN（Network in Network）理论升级；GAN 与 DCGAN 的生成式学习等。 「第五部分：强化学习与顶级成果」 以 CNN 在智能游戏与 Alpha 系列算法中的应用为案例，展示其扩展边界。并提供 Tensorflow 安装指导与附录性参考资料。 🔍 教学设计与特色 「由浅入深，分类清晰」 书中采用分类框架：现代雏形、突破模型、应变模型、加深模型、跨连模型、区域模型、分割...