本书主要介绍Caffe的技术原理和一些高级使用技巧，首先介绍深度学习的趋势和业内动态。然后是关于Caffe的基础知识，介绍如何安装和武器库。在理解Caffe算法基础上，介绍Caffe的技术原理和特点，包括数学知识和设计知识。之后是Caffe各层使用的进阶，介绍每一层是什么，作用和实现及其使用的一般性原则和原理。最后是Caffe深度学习多任务网络，介绍多任务网络的现状，基本的网络配置，高级网络配置和网络解决方案的进阶。本书实践内容和现有系统进行无缝对接，并提供了各种调参技巧的黑魔法。

内容简介 这是一部融合了企业界先进工程实践经验和学术界前沿技术和思想的ORC著作。 本书由阿里巴巴本地生活研究院算法团队技术专家领衔，从组件、算法、实现、工程应用等维度系统讲解基于深度学习的OCR技术的原理和落地。书中一步步剖析了算法背后的数学原理，提供大量简洁的代码实现，帮助读者从零基础开始构建OCR算法。 全书共9章： 第1章从宏观角度介绍了ORC技术的发展历程、概念和产业应用； 第2章讲解了OCR的图像预处理方法； 第3~4章介绍了传统机器学习方法和深度学习的相关基础； 第5章讲解了基于传统方法和深度学习方法的OCR的数据生成； 第6章讲解了与OCR相关的一些高级深度学习方法，方便读者理解后续的检测和识别部分； 第7章讲解了文字的检测技术，从通用的目标检测到文字的检测，一步步加深读者对文字检测问题的认识； 第8章讨论了文字识别的相关技术，定位到文字的位置之后，需要对文字的内容进行进一步的解析； 第9章介绍了一些OCR后处理的方法。

内容简介 这是一部融合了企业界先进工程实践经验和学术界前沿技术和思想的ORC著作。 本书由阿里巴巴本地生活研究院算法团队技术专家领衔，从组件、算法、实现、工程应用等维度系统讲解基于深度学习的OCR技术的原理和落地。书中一步步剖析了算法背后的数学原理，提供大量简洁的代码实现，帮助读者从零基础开始构建OCR算法。 全书共9章： 第1章从宏观角度介绍了ORC技术的发展历程、概念和产业应用； 第2章讲解了OCR的图像预处理方法； 第3~4章介绍了传统机器学习方法和深度学习的相关基础； 第5章讲解了基于传统方法和深度学习方法的OCR的数据生成； 第6章讲解了与OCR相关的一些高级深度学习方法，方便读者理解后续的检测和识别部分； 第7章讲解了文字的检测技术，从通用的目标检测到文字的检测，一步步加深读者对文字检测问题的认识； 第8章讨论了文字识别的相关技术，定位到文字的位置之后，需要对文字的内容进行进一步的解析； 第9章介绍了一些OCR后处理的方法。

读者对象： 1.人工智能领域的技术工程师，尤其是从事图像识别和NLP的技术工程师； 2.专门研究OCR的专业人士或院校师生等。 这是一部融合了企业界先进工程实践经验和学术界前沿技术和思想的OCR著作。 本书由阿里巴巴本地生活研究院算法团队技术专家领衔，从组件、算法、实现、工程应用等维度系统讲解基于深度学习的OCR技术的原理和落地。书中一步步剖析了算法背后的数学原理，提供大量简洁的代码实现，帮助读者从零基础开始构建OCR算法。 全书共10章： 第1章从宏观角度介绍了ORC技术的发展历程、概念和产业应用； 第2章讲解了OCR的图像预处理方法； 第3~4章介绍了传统机器学习方法和深度学习的相关基础知识； 第5章讲解了基于传统方法和深度学习方法的OCR的数据生成； 第6章讲解了与OCR相关的一些高级深度学习方法，方便读者理解后续的检测和识别部分； 第7章讲解...(展开全部)

本书是一本深度学习入门读物。以目前已经大量用于线上系统的深度学习框架Caffe为例，由浅入深，从Caffe的配置、部署、使用开始学习，通过阅读Caffe源码理解其精髓，加强对深度学习理论的理解，最终达到熟练运用Caffe解决实际问题的目的。和国外机器学习、深度学习大部头著作相比，本书偏重动手实践，将难以捉摸的枯燥理论用浅显易懂的形式表达，透过代码揭开其神秘面纱，更多地贴近实际应用。

深度学习是一种以人工神经网络等为架构，对数据资料进行表示学习的算法，它是计算机科学及人工智能的重要分支，其代表性成果（如卷积神经网络、循环神经网络等）作为信息产业与工业互联网等行业的主流工具性技术已被成功应用于诸多现实场景。 《解析深度学习（第2版）》是一本面向中文读者的深度学习教科书，从“理论与实践相结合”的角度立意，贯彻“知行合一”的教育理念。 全书除绪论和附录外，共有15 章，分四篇：第一篇“机器学习”（第1 章），介绍机器学习的基本术语、基础理论与模型；第二篇“深度学习基础”（第2 ∼ 5 章），介绍深度学习基本概念、卷积神经网络、循环神经网络和Transformer 网络等内容；第三篇“深度学习实践”（第6 ∼ 14 章），介绍深度学习模型自数据准备开始，到网络参数初始化、不同网络部件的选择、网络配置、网络模型训练、不平衡样本的处理，最终到...(展开全部)

深度学习是一种以人工神经网络等为架构，对数据资料进行表示学习的算法，它是计算机科学及人工智能的重要分支，其代表性成果（如卷积神经网络、循环神经网络等）作为信息产业与工业互联网等行业的主流工具性技术已被成功应用于诸多现实场景。 《解析深度学习（第2版）》是一本面向中文读者的深度学习教科书，从“理论与实践相结合”的角度立意，贯彻“知行合一”的教育理念。 全书除绪论和附录外，共有15 章，分四篇：第一篇“机器学习”（第1 章），介绍机器学习的基本术语、基础理论与模型；第二篇“深度学习基础”（第2 ∼ 5 章），介绍深度学习基本概念、卷积神经网络、循环神经网络和Transformer 网络等内容；第三篇“深度学习实践”（第6 ∼ 14 章），介绍深度学习模型自数据准备开始，到网络参数初始化、不同网络部件的选择、网络配置、网络模型训练、不平衡样本的处理，最终到...(展开全部)

本书共分8章，内容包括深度学习基础、深度学习框架PyTorch的安装、PyTorch基础、线性回归和逻辑回归、全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络及生成式对抗网络。本书首先从深度学习基础知识入手，引领读者动手搭建深度学习框架PyTorch，然后在PyTorch框架下实现深度学习中常用的网络模型。通过本书，读者可对深度学习有一个清晰的认识。本书中的程序均可在Windows系统中运行，不受是否具备GPU的限制。本书提供电子课件、源代码，读者可登录“华信教育资源网”（www.hxedu.com.cn）免费下载。书中每章都配有习题和实验，最后还附有参考答案。本书可作为高等学校本科数据科学与大数据、人工智能、机器人工程等专业深度学习相关课程的教材，也适合广大对深度学习有兴趣的读者自学使用。

本书共分8章，内容包括深度学习基础、深度学习框架PyTorch的安装、PyTorch基础、线性回归和逻辑回归、全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络及生成式对抗网络。本书首先从深度学习基础知识入手，引领读者动手搭建深度学习框架PyTorch，然后在PyTorch框架下实现深度学习中常用的网络模型。通过本书，读者可对深度学习有一个清晰的认识。本书中的程序均可在Windows系统中运行，不受是否具备GPU的限制。本书提供电子课件、源代码，读者可登录“华信教育资源网”（www.hxedu.com.cn）免费下载。书中每章都配有习题和实验，最后还附有参考答案。本书可作为高等学校本科数据科学与大数据、人工智能、机器人工程等专业深度学习相关课程的教材，也适合广大对深度学习有兴趣的读者自学使用。

内容介绍 这是一本基于*新的Python和PyTorch版本的深度学习著作，旨在帮助读者低门槛进入深度学习领域，轻松速掌握深度学习的理论知识和实践方法，快速实现从入门到进阶的转变。 本书是多位人工智能技术专家和大数据技术专家多年工作经验的结晶，从工具使用、技术原理、算法设计、案例实现等多个维度对深度学习进行了系统的讲解。内容选择上，广泛涉猎、重点突出、注重实战；内容安排上，实例切入、由浅入深、循序渐进；表达形式上，深度抽象、化繁为简、用图说话。 本书共16章，分为三部分： 第壹部分（第1~4章） PyTorch基础 首先讲解了机器学习和数据科学中必然会用到的工具Numpy的使用，然后从多个角度讲解了Pytorch的必备基础知识，*后详细讲解了Pytorch的神经网络工具箱和数据处理工具箱。 第二部分（第5~8章） 深度学习基础 这部分从技术原理、算法设计、实践技巧等维度讲解了机器学习和深度学习的经典理理论、算法以及提升深度学习模型性能的多种技巧，涵盖视觉处理、NLP和生成式深度学习等主题。 第三部分（第9~16章） 深度学习实践 这部分从工程实践的角度讲解了深度学习的工程方法和在一些热门领域的实践方案，具体包括人脸识别、图像修复、图像增强、风格迁移、中英文互译、生成式对抗网络、对抗攻击、强化学习、深度强化学习等内容。