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100 条"神经网络与深度学习:基于MATLAB的仿真与实现"搜索结果
神经网络与深度学习:基于MATLAB的仿真与实现
姚舜才 编著
系统论述神经网络及深度学习的基本理论、方法、技术和MATLAB仿真案例。
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深度学习与医学图像处理
陈峰蔚 编著
一本介绍“如何使用深度学习方法解决医学图像处理问题”的入门图书。
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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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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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机器学习:公式推导与代码实现
鲁伟
本书基于NumPy与sklearn,介绍26个主流机器学习算法的实现。
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MATLAB仿真及在电子信息与电气工程中的应用
陈鹏展 祝振敏
本书以MATLABR2015b版为基础,由浅入深地全面讲解MATLAB/Simulink软件的基础知识,并给出在电子信息及电气工程等领域的仿真实例,内容涉及面广,涵盖一般用户需要使用的各种功能。全书主要分为三大部分,共12章。第一部分(基础)主要包括MATLAB简介与工作环境、数据类型、数值计算与分析、数据可视化、MATLAB编程基础等;第二部分(进阶)主要为GUI设计、Simulink仿真、MA
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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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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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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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边缘计算理论与系统实践:基于CNCF KubeEdge的实现
张欣
本书以CNCFKubeEdge为例,分理论知识和系统实现两部分,介绍了边缘计算的理论与系统实践。理论知识部分首先介绍边缘计算的概念、挑战与机遇;接着阐述边缘计算的系统架构,包括云计算和虚拟化技术;进一步引出云边端协同机制,重点讲解计算卸载、缓存管理、移动性管理和竞争定价等关键技术;最后介绍边缘计算中的AI部署。系统实现部分从定位、功能和整体架构3个方面介绍了主流的边缘计算平台,详细介绍了CNCFK
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MATLAB基础与应用
熊庆如
本书主要介绍MATLAB基础与应用,内容主要包括函数的MATLAB计算与作图、微积分的MATLAB计算、用MATLAB解常微分方程(组)、矩阵运算的MATLAB实现、用MATLAB求解线性方程组、用MATLAB解线性规划问题、概率问题的MATLAB计算、统计问题的MATLAB计算、数据拟合、层次分析法的MATLAB程序。目的就是要培养读者的数值计算和数据处理能力,加强读者用数学工具分析和解决问题的
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模糊控制及其MATLAB仿真(第2版)
石辛民
石辛民、郝整清编著的《模糊控制及其MATLAB仿真(第2版高等学校控制科学与技术教材)》着重介绍模糊控制的基本概念、基本原理和基本方法。主要内容包括模糊控制的数学和逻辑学基础、模糊控制器的设计、模糊控制系统的仿真以及神经网络在模糊控制中的应用。本书内容深入浅出、循序渐进、叙述简明、精练实用,可以作为控制科学和技术类专业本科及研究生学习“模糊控制”的教材,也可供与此相关的科研人员和从事控制工程的技术
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数字信号处理及Matlab实现
李辉
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数字信号处理及MATLAB实现
刘芳 周蜜
本书内容深入浅出,每章基本按照“理论知识—例题讲解—案例分析”的模式编写,突出理论知识指导实际应用。为便于读者快速掌握数字信号处理的实践能力,很多例题给出了MATLAB源码,并提供这些源码的下载资源,读者可直接粘贴在MATLAB命令窗口,观看运行结果。同时,书中提供了大量经过精心设计的习题,帮助读者掌握课程内容。本书可作为普通高等学校电子信息类专业和相近专业的本科生或专科生教材,也可供相关专业的技
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人工智能原理及MATLAB实现
许国根
本书系统地阐述了人工智能算法的基本原理、实现技术及其应用,基本涵盖了其重要理论和方法,包括了最近发展起来的并被实践证明的新技术、新理论,如机器学习、模式识别、图像处理、神经网络、深度学习、群智能方法等。本书注重结合实际,通过实际问题介绍各种理论和方法,着重介绍各种智能算法的MATLAB实现,具有较强的指导性和实用性。本书可作为计算机、信息处理、自动化和电信等IT相关专业的高年级本科生和研究生学习人
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JavaScript深度学习
尼尔森
深度学习扛鼎之作《Python深度学习》姊妹篇,前端工程师不可错过的AI入门书。
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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
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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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