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100 条"从零开始构建深度前馈神经网络（Python TensorFlow2.x）"搜索结果
从零开始构建深度前馈神经网络（Python+TensorFlow2.x）
从零开始构建深度前馈神经网络（Python+TensorFlow2.x）
  • 张光华
  • 本书是“AI精研社”规划的“人工智能与大数据技术大讲堂”丛书，书中给出完整的解决方案，帮助读者循序渐进、平滑而高效地成长为合格的人工智能算法实践者。
Python 深度学习 电子书
Python 深度学习
  • 吕云翔 刘卓然 关捷雄 等编著
  • 《Python深度学习》以深度学习框架为基础，介绍机器学习的基础知识与常用方法，全面细致地提供了机器学习操作的原理及其在深度学习框架下的实践步骤。全书共16章，分别介绍了深度学习基础知识、深度学习框架及其对比、机器学习基础知识、深度学习框架（以PyTorch为例）基础、Logistic回归、多层感知器、卷积神经网络与计算机视觉、神经网络与自然语言处理以及8个实战案例。本书将理论与实践紧密结合，相信
Keras深度学习与神经网络 电子书
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
卷积神经网络的Python实现 电子书
卷积神经网络的Python实现
  • 单建华　著
  • 一本包含全部代码的参考书零基础学习深度学习基于NumPy的Python语言实现卷积神经网络本书用极少的数学知识，深入浅出地介绍了机器学习、卷积神经网络的相关概念以及实践中特别重要的数据预处理。书中没有借助深度学习库，完全使用Python语言基于NumPy库实现了神经网络和卷积神经网络，并给出了全部代码。为了方便读者理解深度学习和更好地使用深度学习库，如TensorFlow，书中特别对误差反向传播算法和神经网络的优化方法进行了深入分析。在此基础上，本书进一步实现了经典的VGG网络和移动端MobileNetV2网络，同时介绍了GoogLeNet、ResNet和SENet。
Python深度学习（第2版） 电子书
Python深度学习（第2版）
Python深度学习实战——基于Pytorch 电子书
Python深度学习实战——基于Pytorch
  • 主编
  • 本书以深度学习框架PyTorch为基础，介绍机器学习的基础知识与常用方法，全面细致地提供了基本机器学习操作的原理和在深度学习框架下的实践步骤。全书共16章，主要分别介绍了深度学习基础知识、深度学习框架及其对比，机器学习基础知识，深度学习框架基础，Logistic回归，多层感知器，计算机视觉，自然语言处理以及8个实战案例。本书将理论与实践紧密结合，相信能为读者提供有益的学习指导。??本书适合Pyth
Python深度学习与项目实战 电子书
Python深度学习与项目实战
  • 著
  • 本书基于Python以及两个深度学习框架Keras与TensorFlow，讲述深度学习在实际项目中的应用。本书共10章，首先介绍线性回归模型、逻辑回归模型、Softmax多分类器，然后讲述全连接神经网络、神经网络模型的优化、卷积神经网络、循环神经网络，最后讨论自编码模型、对抗生成网络、深度强化学习。
用Python实现深度学习框架 电子书
用Python实现深度学习框架
  • 陈震
  • 本书分为三个部分。第一部分是原理篇，实现了MatrixSlow框架的核心基础设施，并基于此讲解了机器学习与深度学习的概念和原理。第二部分是模型篇，介绍了多种具有代表性的模型，包括逻辑回归、多层全连接神经网络、因子分解机、Wide&Deep、DeepFM、循环神经网络以及卷积神经网络，这部分除了着重介绍这些模型的原理、结构以及它们之间的联系外，还用MatrixSlow框架搭建并训练它们以解决实际问题
基金实战：投前准备+组合构建+投后管理 电子书
基金实战：投前准备+组合构建+投后管理
  • 陈曙亮
  • 本书从实战视角分享了基金投资的理念与技巧，内容涵盖投前准备、投中构建基金组合与投后管理三部分。
深度学习的数学——使用Python语言 电子书
深度学习的数学——使用Python语言
从零开始：Python快速入门教程 电子书
从零开始：Python快速入门教程
  • 李琳
  • 本书以零基础讲解为宗旨，用实例引导读者学习，深入浅出地介绍Python的相关知识和实战技能。
Python深度学习：逻辑、算法与编程实战 电子书
Python深度学习：逻辑、算法与编程实战
  • 何福贵 编著
  • 机器学习是人工智能领域一个极其重要的研究方向，而深度学习则是机器学习中一个非常接近AI的分支，其思路在于建立进行分析学习的神经网络，模仿人脑感知与组织的方式，根据输入数据做出决策。深度学习在快速的发展过程中，不断有与其相关的产品推向市场，显然，深度学习的应用将会日趋广泛。《Python深度学习：逻辑、算法与编程实战》是关于深度学习的理论、算法、应用的实战教程，内容涵盖深度学习的语言、学习环境、典型
Python面向对象编程：构建游戏和GUI 电子书
Python面向对象编程：构建游戏和GUI
  • 著
  • 本书首先介绍构建类和创建对象的基础知识，并结合代码讲述如何将理论付诸实践；然后讨论面向对象编程的关键概念——封装、多态性和继承，包括如何使用对象管理器创建并管理多个对象，如何通过封装对客户端代码隐藏对象的内部细节，如何使用多态性定义一个接口并在多个类中实现它，如何应用继承构建现有代码；最后讲述如何构建一款带完整的动画和声音的视频游戏，从而将所有内容整合在一起。本书涵盖了两个功能齐全的Python代
Python计算机视觉与深度学习实战 电子书
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。
Python实战速成手册：数据分析+机器学习+深度学习 电子书
Python实战速成手册：数据分析+机器学习+深度学习
  • 方勇　著
  • 本书基于Python语言，介绍了数据分析、机器学习、深度学习等内容，涉及统计学基础、Python基础、Python面向对象入门、在Python中操作MySQL、Pandas、Matplotlib、人工智能、Scikit-learn、神经网络等。书中包括大量代码和综合练习，以及丰富的实战案例。
深度强化学习实战：用OpenAI Gym构建智能体 电子书
深度强化学习实战：用OpenAI Gym构建智能体
  • 普拉文·巴拉尼沙米(Praveen
  • 这是一本介绍用OpenAIGym构建智能体的实战指南。全书先简要介绍智能体和学习环境的一些入门知识，概述强化学习和深度强化学习的基本概念和知识点，然后重点介绍OpenAIGym的相关内容，随后在具体的Gym环境中运用强化学习算法构建智能体。本书还探讨了这些算法在游戏、自动驾驶领域的应用。本书适合想用OpenAIGym构建智能体的读者阅读，也适合对强化学习和深度强化学习感兴趣的读者参考。读者应具备一
深度学习：基于Python语言和TensorFlow平台（视频讲解版） 电子书
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。
构建与重塑：区块链开启公共治理的深度数字化 电子书
构建与重塑：区块链开启公共治理的深度数字化
  • 吴淼
  • 本书介绍了区块链技术、解析了区块链的治理价值、梳理了区块链在国内外公共治理领域的应用，在此基础上，探讨了区块链技术应用于数字政府建设的优势，构建了区块链公共治理领域应用的系统架构，分析了其前景及面临的挑战并提出针对性举措。
无刷双馈感应电机高性能控制技术 电子书
无刷双馈感应电机高性能控制技术
  • 徐伟 刘毅 著
  • 无刷双馈感应电机是近年发展起来的一种新型电机，与有刷双馈电机相比，它取消了电刷和集电环，具有结构简单且可靠性高的优点。《无刷双馈感应电机高性能控制技术》深入介绍了无刷双馈感应电机在发电应用中的高性能控制技术，从应用层面来分，《无刷双馈感应电机高性能控制技术》内容可分为常规负载和特殊负载下的运行控制；从控制方法来分，《无刷双馈感应电机高性能控制技术》包括独立发电中的解耦控制、电压畸变补偿控制、无速度
极端电网环境下双馈风力发电系统运行控制 电子书
极端电网环境下双馈风力发电系统运行控制
  • 沈阳武
  • 本书共分8章，分别介绍了国内外风力发电概况与发展现状、风力发电系统基本控制技术和发展趋势，风电并网规范和并网事故典型案例，双馈风力发电系统的数学模型与控制，电网电压畸变下双馈风力发电系统低/高电压穿越控制，双馈风力发电系统暂态无功功率控制，储能型双馈风力发电系统故障穿越控制。
院前急救手册 电子书
院前急救手册
  • 贾大成
  • 本书根据作者多年来的急救实践经验，并参阅了大量国内外急救医学新进展编写而成。本书中所选的病种，多数为常见、危在顷刻的凶险急症和可能迅速加重的急症，这些急症若不采取正确的即刻处理措施，便可迅速恶化，甚至迅即危及生命。全书分三篇。第一篇七章，介绍院前急救概论，第二篇二十九章介绍常见急症即刻处理，第三篇十三章介绍常用院前急救技术操作。本书不仅适合各级急救中心（站）的专业院前急救人员使用，也适合社区医疗卫
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