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图像融合,用深度学习的进

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2018年01月11日 — 2018年01月14日 广州
2018年01月26日 — 2018年01月29日 北京
(机房上课,每人一台电脑进行实际案例操作,赠送 U盘拷贝资料及课件和软件)
(时间安排:第一天报到、授课三天,大学机房上课)
培训课程大纲
一、深度学习Deep Learning基础和基本思想
二、深度学习Deep Learning基本框架结构
1,Caffe 2,Tensorflow
3,Torch 4,MXNet
三,深度学习Deep Learning-卷积神经网络
1,CNN卷积神经网络
2,CNN卷积神经网络改进
3,深度学习的模型训练技巧
4,梯度下降的优化方法详解
四,深度学习Deep Learning-循环神经网络
五、强化学习
六,对抗性生成网络
七、迁移学习
八、CNN应用案例
九、深度学习Deep Learning的常用模型或者方法
联系人: 韩旭 QQ:954472955
电 话:010-56129268
深度学习交流大群QQ群群号: 372526178(加群备注:韩旭 邀请)
手机:13311241619


IP属地:北京1楼2018-01-08 16:52回复
    这个评价标准代码有木有,能不能分享一下
    based on Phase congruency QP
    J. Zhao, R. Laganiere, and Z. Liu, “Performance Assessment of Combinative Pixel-Level Image Fusion Based on an Absolute Feature Measurement,” Int’l J. Innovative Computing, Information and Control, vol. 3, no. 6(A), pp. 1433-1447, Dec. 2007


    来自iPhone客户端2楼2019-01-06 20:02
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