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图书信息
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深度学习及其在海洋目标检测中的应用
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| ISBN： | 9787307228634 |
定价： | ￥49.00 |
| 作者： | 柳林[等]著 |
出版社： | 武汉大学出版社 |
| 出版时间： | 2022年02月 |
开本： | 24cm |
| 页数： | 233页 |
中图法： | P715-39 |
相关供货商
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供货商名称
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库存量
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库区
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更新日期
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北京人天书店有限公司
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1
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库区2/库区7
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2025-12-03
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其它供货商库存合计
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218
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2025-12-03
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图书简介 | | 本书共分6章。第1章深度学习理论基础，阐述了人工智能、机器学习、深度学习理论、技术和方法以及三者之间的关系。第2章人工神经网络模型，总结介绍了神经网络的架构、类型、工作原理和优化训练方法。第3章卷积神经网络，分析论述了深度学习的典型算法——卷积神经网络的构成、机理、发展和应用，探讨了深度学习的前沿模型——图卷积神经网络和图注意力网络的机制、优势和实现方法。第4章海洋硬目标检测DL模型构建，将深度学习引入到海洋目标检测领域，基于cNN构建了针对硬目标检测的深度学习模型——OceanTDAx系列模型，并对模型进行训练、优化和评估，在此基础.上采用所构建的模型进行海洋目标检测实验。第5章海洋分布目标检测DI模型构建，构建了针对海洋分布目标检测的深度学习模型——0ceanTDLx系列模型，并对模型进行训练、优化和目标检测实验。第6章基于多核并行架构的海洋目标检测，设计了0ISPMDA-FDB多核并行架构，实现基于CNN初检的CFAR海洋目标提取、卡方分布临界值海洋目标提取、基于1oglogistic的海洋目标提取、基于伴方差修正模型的复杂海况的海洋目标提取，共执行了4类30个海洋目标参数并行提取实验。 |
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