深度学习框架，深度学习基础教程

       最近，美国计算机协会(ACM)授予Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton和Yann Le Cun颁发了2018年图灵奖，表彰他们在使深度神经网络作为计算关键部件的概念和工程方面的突破。LeCun和Bengio的研究为该领域的理论基础奠定了理论基础。接下来，小编将介绍深度学习框架，深度学习基础教程的相关内容，一起来看看吧。

中科视拓

0

0条点评

咨询产品

免费试用

解决用户选型困难的好软件，有各维度的信息

客户案例

暂无

合作品牌

4

深度学习框架，深度学习基础教程

1.深度学习基础教程

       实验确认了令人吃惊的现象，并证明了深度神经网络在工程方面的实际优势。近几年，深度学习在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器人及其他应用领域取得了惊人的突破。

       最近几年Springer已经出版了许多优秀的深度学习书籍。Deep Learning for Biometrics以学习知觉和生物特征相关的有效特性表示法为基础，概述了高级深度学习体系结构，展示了卷积神经网络(CNN)在人脸、虹膜、指纹和血管生物识别系统以及利用软体生物识别技术的监控系统等方面的前沿研究，以及生物识别的安全问题。

2.深度学习框架

专题与特征：

• 研究了如何将深度学习技术应用于多种不同的生物识别模式，以提高生物识别的性能；
• 对面部生物识别领域的深度学习进行了回顾，提供神经影像学的见解，并与流行的基于CNN的人脸识别架构进行比较；
• 对指纹、手指静脉识别、虹膜识别等先进的深度学习技术进行了研究；
• 本文介绍了深度学习技术在软件生物识别中的应用，包括基于手势的识别、性别分类和纹身识别；
• 对深度学习技术进行了研究，其中包括生物特征识别模板的保护方法，以及对假冒生物特征样品进行活性检测；
• 来自世界学术界、工业界、政府实验室等领域的杰出专家的贡献。

       学习者还应了解生物识别技术中深度学习的实际应用、生物识别模式，一本权威可靠的书可以吸引所有计算机视觉、模式识别和机器学习等相关领域的研究者，包括从业人员和学生。以上就是深度学习框架，深度学习基础教程的相关内容，感谢您的阅读。