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100 条"深度学习的数学"搜索结果
深度学习的数学
深度学习的数学
人工智能和深度学习导论 电子书
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
深度学习2：重新定义未来教育的学习模式 电子书
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
深度学习在动态媒体中的应用与实践 电子书
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
让孩子自主学习数学 电子书
让孩子自主学习数学
  • 朱用文
  • 一本写给初中生和家长的数学教育书籍。
数学学习困难的鉴别与辅导 电子书
数学学习困难的鉴别与辅导
  • 黄大庆
  • 本书分3篇，共5章。第一篇数学学习困难概览，主要介绍数学学习困难的基本概念、成因；第二篇数学学习困难的鉴别与发展；第三篇数学学习困难的辅导。
深度学习与飞桨PaddlePaddle Fluid实战 电子书
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。
深度学习与计算机视觉实战 电子书
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
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
华为MindSpore深度学习框架应用开发实战 电子书
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
动手学深度学习（PyTorch版）（精装版） 电子书
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
网络智能化中的深度强化学习技术 电子书
网络智能化中的深度强化学习技术
  • 王敬宇
  • 随着人工智能技术的广泛应用，网络智能化近年来受到广泛的关注，已经成为下一代移动通信与未来网络的重要技术。阿尔法围棋（AlphaGo）之后，深度强化学习不断推陈出新，为网络中的决策问题提供了有效的潜在解决方案。本书系统介绍了网络智能化中深度强化学习的基本理论、算法及应用场景。全书共8章，针对互联网、移动通信网、边缘网络、数据中心等典型网络，阐述了网络管理、网络控制、任务调度等决策需求，深入论述了深度
灵感的深度 电子书
灵感的深度
  • 马新立
  • 本书收录的文章分领导调研、动态事件、经验概览、深度透视、人物写真、工作纪实、监督聚焦、时事评论、理论探讨九个专题。
同济大学数学系列教材 线性代数 电子书
同济大学数学系列教材 线性代数
  • 同济大学数学系
  • 1.全书内容联系紧密，紧扣“为什么要引入这些概念和知识”，采用追问形式、层层深入，既符合数学上的逻辑性，又符合学生的思维顺序，有效地避免了概念呈现的突兀性；2.语言紧凑简洁但又力求通俗易懂，“细教材，粗讲解”，以直观的几何空间为例，降低了其抽象程度，比较适合学生自学；3.要求学生自己证明的不太难的小命题多，这样处理既可以让教材语言简洁，还可以培养和锻炼学生的证明能力，《线性代数》这门课程不仅仅要求培养学生的计算能力，更应看重其对学生的抽象能力和逻辑证明能力的培养；4.利用二维码方式增加扩展阅读等内容，让学生对线性代数的发展有所了解，而且可以适当增加其兴趣。
概率论与数理统计 电子书
概率论与数理统计
  • 同济大学数学系
  • 　　1.内容经典，附二维码方式增加章导读以及扩展阅读内容，既体现数学严谨的思维逻辑，又反映数学之美。　　2.细化考研题目。配套辅导教材将细致讲解考研题目，培养学生的逻辑思维能力。　　3.随时更新新技术发展资料，配有微课视频。
高等数学习题全解上册 电子书
高等数学习题全解上册
  • 同济大学数学系
  • 《高等数学(上下)》习题全解，培养读者逻辑思维与创新能力。
高等数学（下册） 电子书
高等数学（下册）
  • 同济大学数学系
  • 《高等数学下册》涵盖多元微积分、无穷级数，强化概念理解与创新能力。
高等数学（上册） 电子书
高等数学（上册）
  • 同济大学数学系
  • 《高等数学(上下)》：强化定义概念理解，培养逻辑思维和创新能力。
高等数学习题全解下册 电子书
高等数学习题全解下册
  • 同济大学数学系
  • 本书是与同济大学数学系编写的《高等数学》（ISBN　978-7-115-42640-6，人民邮电出版社出版）配套的学习辅导书．全书按照教育部大学数学教学指导委员会的基本要求，充分吸取当前高等数学教材辅导书的精华，并结合数年来的教学实践经验，针对当今学生的知识结构和习惯特点编写．全书分为上下两册．本书为下册，是多元函数微积分部分，一共有四章，主要内容包括向量与空间解析几何，多元函数微分学，多元函数积
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。
深度学习高手笔记·卷1：基础算法 电子书
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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