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题名:
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深度学习及其在海洋目标检测中的应用 / 柳林 ... [等] 著 , |
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ISBN:
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978-7-307-22863-4 价格： CNY49.00 |
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语种:
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chi |
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载体形态:
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233页 图 24cm |
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出版发行:
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出版地： 武汉 出版社： 武汉大学出版社 出版日期： 2022 |
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内容提要:
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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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主题词:
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人工智能 应用 |
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中图分类法:
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P715-39 版次： 5 |
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主要责任者:
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柳林 著 |
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主要责任者:
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曹发伟 著 |
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主要责任者:
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刘全海 著 |
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主要责任者:
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李万武 著 |