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100 条"图深度学习(全彩)"搜索结果
图深度学习(全彩)
马耀
适读人群:本书既适合对数据挖掘、机器学习和社交网络分析感兴趣的本科生和研究生阅读,也适合企业开发者和项目经理阅读。对于没有计算机科学背景,但想要应用图神经网络来推进其所在学科发展的研究人员,本书同样是一本值得参考的读物。-本书获俞士纶、崔鹏、刘新旺、姬水旺、裴健、唐建、唐杰、王飞、殷建平、张成奇、周志华、祝恩等十余位人工智能国际顶级专家赞誉!-全书从背景介绍、理论细节,到实际应用,再到总结与拓展,深入浅出。-涵盖了学习图深度学习必须了解的基础知识,图深度学习中经典的模型方法,图深度学习在实际中的应用方法,以及图深度学习的研究热点和前沿进展。-揭秘图深度学习的基本原理和经典算法,包括现代图嵌入、用于简单图和复杂图的GNN、GNN的健壮性和可扩展性及GNN之外的图深度模型。-应用部分介绍了GNN在典型领域的应用,包括自然语言处理、计算机视觉、数据挖掘、生物化学和医疗健康-适合计算机科学、人工智能和机器学习等相关专业各个阶段的学生学习,也可供信息领域相关从业者,包括工程师和研究人员阅读。
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工程图学习题集
李荣敏,龚婵媛,薛梁
本习题集是在传统习题集内容的基础上,从教学实际和要求出发,结合近年来我校和兄弟院校工程图学教学研究和改革的实践经验编写而成,本习题集内容在零件图、装配图、计算机绘图等方面进一步加强。主要内容包括:制图基本知识和技能,点、线、面的投影,投影变换,立体的投影,组合体,轴测图,构型设计基础,机件的常用表达方法,标准件与常用件,零件图,装配图,计算机绘图。 本习题集可供高等学校机械类、近机类各专业使用。
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工程图学习题集
商庆清 孙青云 孙志武
本习题集与商庆清主编的《工程图学》教材配套使用,是作者在多年工程制图教学经验的基础上编写的面向21世纪的现代工程制图习题集。本习题集的编排顺序与教材一致,考到各专业类型的不同,选题力求全面,组合体、剖视图部分题型较为丰富,在保证教学基本要求的前提下,习题留有一定余量,供使用本习题集的师生根据学时的多少选用。本习题集适用于高等学校机械类、近机械类各专业,也可供电视大学、职业大学及函授大学等高等工业院
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深度学习与飞桨PaddlePaddle Fluid实战
于祥
飞桨PaddlePaddle是百度推出的深度学习框架,不仅支撑了百度公司的很多业务和应用,而且随着其开源过程的推进,在其他行业得到普及和应用。本书基于2019年7月4日发布的飞桨PaddlePaddleFluid1.5版本(后续版本会兼容旧版本),以真实案例介绍如何应用飞桨PaddlePaddle解决主流的深度学习问题。本书适合对人工智能感兴趣的学生、从事机器学习相关工作的读者阅读,尤其适合想要通过飞桨PaddlePaddle掌握深度学习应用技术的研究者和从业者参考。本书包括以下内容:●飞桨PaddlePaddle的核心设计思想;●PaddlePaddle在MNIST上进行手写数字识别;●图像分类网络实现案例;●“天网”中目标检测和像素级物体分割的实现;●NLP技术应用案例:word2vec、情感分析、语义角色标注及机器翻译;●Paddle-Mobile与Anakin框架等高级主题;●飞桨PaddlePaddle与TensorFlow、Caffe框架的常用层对比。
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华为MindSpore深度学习框架应用开发实战
编著
全书从逻辑上共分3部分。第一部分由第1章和第2章组成,介绍深度学习的基础理论、MindSpore总体架构和编程基础。第二部分由第3~8章组成,介绍MindSpore框架各子系统的具体情况,包括数据处理、算子、神经网络模型开发、数据可视化组件MindInsight、推理、以及移动端AI框架MindSporeLite。第三部分由第9章和第10章组成,介绍使用MindSpore框架开发和训练的经典深度学
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动手学深度学习(PyTorch版)(精装版)
阿斯顿·张(Aston
本书是《动手学深度学习》的重磅升级版本,选用经典的PyTorch深度学习框架,旨在向读者交付更为便捷的有关深度学习的交互式学习体验。本书重新修订《动手学深度学习》的所有内容,并针对技术的发展,新增注意力机制、预训练等内容。本书包含15章,第一部分介绍深度学习的基础知识和预备知识,并由线性模型引出最简单的神经网络——多层感知机;第二部分阐述深度学习计算的关键组件、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机
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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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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
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思维导图与学习:学习科学与技术新探
桑新民
本书以思维导图为主线,将思维导图与学习科学的新的学习理念巧妙结合,向学习者提供全新的思维方法,是学习科学与技术的新探,可大大节省学习者研究学习方法的时间。主要内容包括:思维导图与大学学习、五项学习技术、多元智能、思维导图与开发个人潜能等。
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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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基于互联网教育环境的深度学习
吴颖惠
互联网与深度学习结合,探讨教学策略及方法。
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深度学习高手笔记·卷1:基础算法
刘岩
本书从算法理论、算法源码、实验结果等方面对深度学习算法进行分析和介绍。
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深度学习原理与PyTorch实战(第2版)
集智俱乐部
一本系统介绍深度学习技术及开源框架PyTorch的入门书。
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深度学习搜索引擎开发:Java实现
著
本书是市面上少见的将搜索与深度学习相结合的书,讨论了使用(深度)神经网络来帮助建立有效的搜索引擎的方法。阅读本书无须具备开发搜索引擎的背景,也不需要具备有关机器学习或深度学预备知识,因为本书将介绍所有相关的基础知识和实用技巧。
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深度学习:从入门到精通(微课版)
王汉生
本书讲解了深度学习的相关知识。全书共8章,包括深度学习简介及TensorFlow安装、神经网络基础、神经网络的TensorFlow实现、卷积神经网络基础、经典卷积神经网络(上)、经典卷积神经网络(下)、深度学习在文本序列中的应用以及深度学习实验项目等内容。
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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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深度学习2:重新定义未来教育的学习模式
[加拿大]乔安妮·奎因(Joanne Quinn)等
本书通过六个部分来增强教师、领导者、学校和学区组织维持深度学习的能力。第壹部分概述了深度学习的原因、内容和方式,然后详细说明了如何以*佳方式使用本书。第二部分探讨了深度学习框架,并详细介绍了其各个组成部分。第三部分介绍了深度学习进阶,提供了详细的途径来设计和衡量各项能力的成长。第四部分介绍了几种深度学习的方法,提供了深度学习计划模板,以及促进应用学习设计的四个要素。第五部分探讨了协作评估学习任务的
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深度学习在动态媒体中的应用与实践
唐宏、陈麒、庄一嵘
本书是一本深度学习的基础入门读物,对深度学习的基本理论进行了介绍,主要以Ubuntu系统为例搭建了三大主流框架——Caffe、TensorFlow、Torch,然后分别在3个框架下,通过3个实战项目掌握了框架的使用方法,并详细描述了生产流程,最后讲述了通过集群部署深度学习的项目以及如何进行运营维护的注意事项。本书适合对深度学习有浓厚兴趣的读者、希望用深度学习完成设计的计算机专业或电子信息专业的高校
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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。
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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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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
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