多目標進化算法已成為解決多目標優(yōu)化問題的主要方法之一�；镜亩嗄繕嗽罘炙惴ㄗ鳛榻鉀Q一類多目標優(yōu)化問題的典型算法，是在結合元胞多目標遺傳算法（CellularGeneticAlgorithm,CGA）與差分算法（DifferentialEvolution,DE）基礎上提出的，其在解決多目標尤其在三目標優(yōu)化問題時獲得了

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本書使用PyTorch框架來討論計算機視覺算法及其應用。首先介紹計算機視覺基礎，主題涉及卷積神經網絡、ResNet、YOLO、數據增強和業(yè)內使用的其他常規(guī)技術。隨后簡要概述PyTorch庫。接下來探究圖像分類問題、對象檢測技術以及如何在訓練和運行推理的同時實現(xiàn)遷移學習。最后通過一個完整的建模過程來闡述深度學習框架PyT

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