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100 条"PyTorch深度学习简明实战"搜索结果
PyTorch深度学习简明实战
日月光华
深度学习与PyTorch实战教程,分为4篇19章,涵盖基础、计算机视觉、自然语言处理与生成网络等领域。
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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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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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深度学习从入门到精通
谢佳标 主编
本书基于当前流行的深度学习框架之一——Keras,从新手的角度出发,详细讲解Keras的原理,力求帮助读者实现Keras从入门到精通。全书共9章,主要内容包括初识深度学习、深度学习的数据预处理技术、使用Keras开发深度学习模型、卷积神经网络及图像分类、循环神经网络在文本序列中的应用、自编码器、生成式对抗网络、模型评估及模型优化,以及深度学习实验项目。本书内容由浅入深、语言通俗易懂,从基本原理到案
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机器学习Python实战
张松慧 陈丹 主编
本书使用Python的机器学习算法库scikit-learn讲解机器学习重要算法的应用,内容包括机器学习认知、数据预处理、KNN算法、线性回归算法、逻辑回归算法、朴素贝叶斯算法、决策树与随机森林算法、支持向量机、k-mcans算法、神经网络、模型评估与优化。本书使用通俗易懂的语言、丰富的图表和大量的案例对机器学习的重要算法进行讲解,提供一条从实践出发掌握机器学习知识的途径,读者即使没有很扎实的数学
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机器学习案例实战
赵卫东
机器学习已经广泛地应用于各行各业,深度学习的兴起再次推动了人工智能的热潮。本书结合项目实践,首先讨论了TensorFlow、PySpark、TI-ONE等主流机器学习平台的主要特点;然后结合Tableau介绍了数据可视化在银行客户用卡行为分析的应用。在此基础上,利用上述介绍的这些平台,通过多个项目案例,详细地分析了决策树、随机森林、支持向量机、逻辑回归、贝叶斯网络、卷积神经网络、循环神经网络、对抗
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机器学习工程实战
[加] 安德烈·布可夫
机器学习入门手册《机器学习精讲》姊妹篇,人工智能和机器学习领域专业人士的多年实践结晶,深入浅出讲解机器学习应用和工程实践。
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人工智能深度学习基础实践
张健,常城主编
本书分为人工智能产品研发、深度学习数据应用、深度学习基础应用3篇共10个项目,内容包括:人工智能需求管理、设计人工智能产品、人工智能开发平台应用、数据采集工程应用、数据处理工程应用、数据标注工程应用等。
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人工智能深度学习综合实践
罗卿,常城主编
本书较为系统地介绍深度学习模型训练、计算机视觉模型应用、自然语言处理模型应用等技术。全书共9个项目,包括深度学习全连接神经网络应用、深度学习卷积神经网络应用、深度学习模型训练——循环神经网络应用、计算机视觉模型数据准备、计算机视觉模型训练与应用、计算机视觉模型部署、自然语言处理预训练模型数据准备、自然语言处理预训练模型训练与应用、自然语言处理模型部署等。本书以满足企业用人需求为导向、以岗位技能和综
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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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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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深度学习经典案例解析(基于MATLAB)
赵小川
《深度学习经典案例解析(基于MATLAB)》分为“基础篇”“应用篇”和“实战篇”。通过17个案例循序渐进地介绍了深度学习网络的构建、训练、应用,以及如何基于MATLAB快速生成可执行的C、C++代码并在硬件上部署实现,内容讲解由浅及深、层层递进。本书所讲解的案例均配有代码实现,并对代码进行了详细注解,读者可通过阅读代码对本书讲解的内容进行更加深入的了解。《深度学习经典案例解析(基于MATLAB)》
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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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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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C++模板元编程实战:一个深度学习框架的初步实现
李伟
元编程在深度学习框架中的实践与性能优化。
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机器学习原理与实战
何伟,张良均 主编
本书共11章,分别介绍了机器学习概述、数据准备、特征工程、有监督学习、无监督学习、智能推荐的相关知识,并介绍了市财政收入分析案例、基于非侵入式电力负荷监测与分解的电力分析案例、航空公司客户价值分析案例、广电大数据营销推荐案例以及基于TipDM数据挖掘建模平台实现航空公司客户价值分析案例。
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机器学习算法竞赛实战
王贺,刘鹏,钱乾
本书是算法竞赛领域一本系统介绍竞赛的图书,书中不仅包含竞赛的基本理论知识,还结合多个方向和案例详细阐述了竞赛中的上分思路和技巧。
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Python机器学习开发实战
王新宇
Python机器学习入门,以实战为重点,配有大量代码和案例,简单、快速、易学。
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机器学习算法评估实战
宋亚统
在机器学习算法的实际应用中,我们不仅要知道算法的原理,也要了解如何评估算法上线服务的可靠性。
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