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目录(3)

《深度学习与计算机视觉:算法原理、框架应用与代码实现》本书全面介绍了深度学习及计算机视觉中最基础的知识,并结合最常见的应用场景和大量实例,带领读者进入丰富多彩的计算机视觉领域。本节为目录。

作者:叶韵来源:机械工业出版社|2017-11-16 16:38

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目录(3)

第12章  度量学习 304
12.1  距离和度量学习 304
12.1.1  欧氏距离和马氏距离 304
12.1.2  欧式距离和余弦距离 305
12.1.3  非线性度量学习和Siamese网络 306
12.1.4  Contrastive Loss:对比损失函数 307
12.2  用MNIST训练Siamese网络 307
12.2.1  数据准备 307
12.2.2  参数共享训练 309
12.2.3  结果和可视化 314
12.2.4  用τ-SNE可视化高维特征 316
第13章  图像风格迁移 317
13.1  风格迁移算法简介 317
13.1.1  通过梯度下降法进行图像重建 317
13.1.2  图像风格重建和Gram矩阵 318
13.1.3  图像风格迁移 320
13.2  MXNet中的图像风格迁移例子 320
13.2.1  MXNet的风格迁移实现 321
13.2.2  对图片进行风格迁移 326


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