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100 条"计算机视觉之深度学习:使用TensorFlow和Keras训练高级神经网络"搜索结果
计算机视觉之深度学习:使用TensorFlow和Keras训练高级神经网络
[美] 拉贾林加帕·尚穆加马尼
本书将带你使用流行的Python库(例如TensorFlow和Keras)探索计算机视觉应用程序,从而掌握各种深度学习算法及其实现。
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Keras深度学习与神经网络
肖睿 程鸣萱 编著
本书从人工智能导论入手,阐述人工智能的发展及现状,重点介绍了机器学习和神经网络基础、反向传播原理、卷积神经网络和循环神经网络等内容。本书内容由浅入深,循序渐进,从神经元和感知机入手,逐步讲解深度学习中神经网络基础、反向传播以及更深层次的卷积神经网络、循环神经网络。本书知识体系完整,内容覆盖面广,介绍了深度学习中常用的模型和算法,助力读者多方位掌握深度学习的相关知识。本书可作为高等院校计算机等相关专
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深度学习训练营21天实战TensorFlow+Keras+scikit-learn
张强 主编
21天实战,21个典型的人工智能应用场景。
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Keras与深度学习实战
张良均 主编
本书以Keras深度学习的常用技术与真实案例相结合的方式,深入浅出地介绍使用Keras进行深度学习的重要内容。全书共7章,内容包括深度学习概述、Keras深度学习通用流程、Keras深度学习基础、基于RetinaNet的目标检测、基于LSTM网络的诗歌生成、基于CycleGAN的图像风格转换、基于TipDM大数据挖掘建模平台实现诗歌生成等。本书大部分章包含实训和课后习题,通过练习和操作实践,读者可
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深度学习与计算机视觉实战
主编
本书以深度学习在计算机视觉领域的常用技术与案例相结合的方式,深入浅出地介绍计算机视觉的常见任务及实现技术。全书共7章,内容包含概述、图像处理基本操作、深度学习视觉基础任务、基于FaceNet的人脸识别实战、基于FasterR-CNN的目标检测实战、基于U-Net的城市道路场景分割实战、基于SRGAN的图像超分辨率技术实战等。本书大部分章包含操作实践代码和课后习题,希望能够帮助读者在计算机视觉基础任
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深度学习与TensorFlow实战
李建军 王希铭 潘勉 等
本书主要讲解深度学习和TensorFlow的实战知识,全书分为10章,主要内容如下:第1章为深度学习概述,包括深度学习的基础知识、深度学习的生产力实现—TensorFlow、数据模型、TensorFlow项目介绍、TensorFlow工作环境的安装与运行;第2章为机器学习概述,讲解机器学习的定义、任务、性能、经验、学习算法、线性回归实例和TensorFlow的完整运行脚本;第3章介绍从生物神经元到
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TensorFlow 2深度学习实战
张良均
本书以深度学习的常用技术与TensorFlow2真实案例相结合的方式,深入浅出地介绍TensorFlow2实现深度学习的重要内容。全书共7章,分为基础篇(第1~3章)和实战篇(第4~7章),基础篇内容包括深度学习概述、TensorFlow2快速入门、深度神经网络原理及实现等基础知识;实战篇内容包括4个案例,分别为基于CNN的门牌号识别、基于LSTM网络的语音识别、基于CycleGAN的图像风格转换
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Python计算机视觉与深度学习实战
戴亮
一本书入门计算机视觉,将深度学习理论融入视觉识别案例,搭建理论与实践的桥梁。
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深度学习时代的计算机视觉算法
等
本书着重阐述了深度学习时代的计算机视觉算法的工作原理,首先对深度学习与计算机视觉基础进行了介绍,之后对卷积神经网络结构的演化过程,以及基于深度学习的目标检测算法、图像分割算法、人体姿态估计算法、行人重识别与目标跟踪算法、人脸识别算法和图像超分辨率重建方法进行了介绍。
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TensorFlow深度学习基础与应用
杨虹 谢显中 周前能 王智鹏 张安文编著
本书内容包括TensorFlow在Windows操作系统、Linux操作系统、macOS下的安装,TensorFlow静态图、动态图、损失函数、优化器等基础语法,k均值、k近邻、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、人工神经网络、线性回归、逻辑回归、决策树回归等机器学习算法,分类、检测、检索、光学字符识别等图像处理技术,中文分词、命名实体识别等自然语言处理技术,TensorFlow高阶应用等。
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深度学习入门与TensorFlow实践
林炳清
基于TensorFlow2,系统讲述如何搭建、训练和应用深度学习模型。
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TensorFlow深度学习项目实战(深度学习系列)
[美] 卢卡·马萨罗
本书用TensorFlow框架针对现实场景设计深度学习系统,实现有趣的深度学习项目。
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深度学习原理与 TensorFlow实践
黄理灿
本书介绍了深度学习原理与TensorFlow实践。着重讲述了当前学术界和工业界的深度学习核心知识:机器学习概论、神经网络、深度学习。着重讲述了深度学习的实现以及深度学习框架TensorFlow:Python编程基础、TensorFlow编程基础、TensorFlow模型、TensorFlow编程实践、TensorFlowLite和TensorFlow.js、TensorFlow案例--医学应用和S
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TensorFlow深度学习从入门到进阶
张德丰 编著
TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其支持多种客户端语言下的安装和运行。本书以TensorFlow为导线,进行机器学习,书中每章节都是以理论引出,TensorFlow应用巩固结束,理论与实践相结合,让读者快速掌握TensorFlow机器学习。本书共10章,主要包括内容有:TensorFlow介绍、TensorFlow编辑基础、TensorFlow进阶
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深度学习的数学——使用Python语言
[美] 罗纳德·T.纽塞尔
解锁深度学习的数学密码,掌握AI技术的核心。
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深度学习实战之PaddlePaddle
潘志宏 王培彬 万智萍 邱泽敏
内容提要本书全面讲解了深度学习框架PaddlePaddle,并结合典型案例,阐述了PaddlePaddle的具体应用。本书共15章。第1章介绍了深度学习及其主流框架;第2章介绍了几种不同的PaddlePaddle安装方式;第3章使用MNIST数据集实现手写数字识别;第4章介绍CIFAR彩色图像识别;第5章介绍了自定义数据集的识别;第6章介绍了验证码的识别;第7章介绍了场景文字的识别;第8章实现了验
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深度学习:基于Python语言和TensorFlow平台(视频讲解版)
谢琼
本书基于使用Python语言的TensorFlow深度学习框架进行讲解,帮助你快速入门。
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人工智能和深度学习导论
)
本书首先介绍了人工智能的基础知识,然后分别介绍了机器学习、深度学习、自然语言处理和强化学习中的重点概念和实践过程,包含逻辑斯谛回归、k最近邻、决策树、随机森林、支持向量机、卷积神经网络、循环神经网络、LSTM、自动编码器等。此外,本书的附录部分还分别简单介绍了Keras、TensorFlow、pandas等人工智能相关的工具。本书适用于高等院校电子信息类专业的人工智能导论课程,也适合想要对人工智能
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深度学习
[美]伊恩·古德费洛
深度学习是机器学习的一个分支,它能够使计算机通过层次概念来学习经验和理解世界。
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深度学习
徐立芳
本书介绍了深度学习的基本概念、算法原理以及实现框架。全书共9章,分别介绍了深度学习的发展历史、神经网络与深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、深度学习在目标检测和图像描述中的应用、生成对抗网络、深度迁移学习和深度强化学习等,并提供了应用实例。
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深度思考:如何训练思维的深度和缜密度
刘蔚
当我们把思考的维度加深,就会打开解决问题的另一个境界。当我们的思维的深度和缜密度不断提升,我们完成工作、人际沟通、运营管理的各项能力都会得到质的提升。21世纪是知识经济时代,所以人类的智慧也必然成为财富和社会的动力。而处于当下的社会环境中,唯有懂得深度思考、快脑学习的人,才能掌握制胜关键。认识我们自身的脑力,通过逆向思维等训练方法消除先入为主的思维定势,通过自我管理激发出脑力潜能,使我们的思维速度
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