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100 条"深度学习案例精粹:基于TensorFlow与Keras"搜索结果
深度学习案例精粹:基于TensorFlow与Keras
王晓华
实战深度学习:基于TensorFlow2.5和Keras的11个实战案例。
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深度学习技术与应用
许桂秋
本书旨在介绍人工智能中深度学习的基础知识,为即将进入深度学习领域进行研究的读者奠定基础。全书共13章,其中,第1~4章为理论部分,第5~13章为应用部分。理论部分介绍了机器学习和深度学习的基本内容,以及TensorFlow开发框架的搭建和使用;应用部分设置了多个项目案例,并介绍了这些案例详细的实现步骤和代码,使读者在练习中熟悉和掌握相关知识的应用方法与技巧。本书采用项目驱动的编写方式,做到了理论和
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PyTorch与深度学习实战
胡小春
本书以PyTorch深度学习的常用技术与真实案例相结合的方式,深入浅出地介绍使用PyTorch实现深度学习应用的重要内容。本书共7章,内容包括深度学习概述、PyTorch深度学习通用流程、PyTorch深度学习基础、手写汉字识别、文本生成、基于CycleGAN的图像风格转换、基于TipDM大数据挖掘建模平台实现文本生成等。本书大部分章包含实训和课后习题,希望通过练习和操作实践,帮助读者巩固所学的内
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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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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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深度学习——原理、模型与实践
主编
本书是深度学习领域的入门教材,全面阐述了深度学习的知识体系,涵盖人工智能的基础知识以及深度学习的基本原理、模型、方法和实践案例,使读者掌握深度学习的相关知识,提高以深度学习方法解决实际问题的能力。全书内容包括人工智能基础、机器学习基础、深度学习主要框架、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、自编码器与生成对抗网络。
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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。
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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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PaddlePaddleFluid深度学习入门与实战
潘志宏
本书全面讲解PaddlePaddleFluid框架在深度学习领域的应用。
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PyTorch深度学习实战
[美]伊莱·史蒂文斯(Eli,Stevens),[意]卢卡·安蒂加(Luca Antiga),等
1.PyTorch核心开发者教你使用PyTorch创建神经网络和深度学习系统的实用指南。2.详细讲解整个深度学习管道的关键实践,包括PyTorch张量API、用Python加载数据、监控训练以及对结果进行可视化。3.PyTorch核心知识+真实、完整的案例项目,快速提升读者动手能力:a.全面掌握PyTorch相关的API的使用方法以及系统掌握深度学习的理论和方法;b.快速从零开始构建一个真实示例:肿瘤图像分类器;c.轻松学会使用PyTorch实现各种神经网络模型来解决具体的深度学习问题;d.章尾附有“练习题”,巩固提升所学知识;更有配套的代码文件可下载并动手实现。4.PyTorch联合创作者SoumithChintala作序推荐!5.书中所有代码都是基于Python3.6及以上的版本编写的,提供源代码下载。
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人工智能原理与实践:基于Python语言和TensorFlow
张明 何艳珊 杜永文
本书是一本针对高校学生的绝佳TensorFlow学习教材。作者结合众多高质量的代码,生动讲解了TensorFlow的底层原理,并从实际应用问题入手,从实践的角度出发,通过具体的TensorFlow案例程序介绍常见的模型和应用解决办法。同时,在教材中还介绍了模型部署和编程过程中所用到的诸多开发技巧。是学习和掌握人工智能这个最新、最火的IT领域的推荐图书。
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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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C#开发案例精粹
明日科技 编著
本书紧密围绕软件开发人员在编程中遇到的实际问题和开发中应该掌握的技术,以实例的形式,系统介绍应用C#进行软件开发的技术和技巧。本书共16章,包括窗体与界面设计,控件应用,图形技术,多媒体技术,文件系统,操作系统与Windows相关应用,数据库技术,SQL查询相关技术,LINQ查询技术,打印技术,图表技术,网络开发技术,加密、安全与软件注册,C#操作硬件,人工智能应用,游戏开发。本书所有实例的源代码
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动手打造深度学习框架
李伟
本书基于C++编写,旨在带领读者动手打造出一个深度学习框架。
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深度学习实战之PaddlePaddle
潘志宏 王培彬 万智萍 邱泽敏
内容提要本书全面讲解了深度学习框架PaddlePaddle,并结合典型案例,阐述了PaddlePaddle的具体应用。本书共15章。第1章介绍了深度学习及其主流框架;第2章介绍了几种不同的PaddlePaddle安装方式;第3章使用MNIST数据集实现手写数字识别;第4章介绍CIFAR彩色图像识别;第5章介绍了自定义数据集的识别;第6章介绍了验证码的识别;第7章介绍了场景文字的识别;第8章实现了验
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深度强化学习实战
[美] 亚历山大·扎伊
详解深度强化学习,从入门到实战。
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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。
电子书
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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TensorFlow技术解析与实战
李嘉璇
TensorFlow是谷歌公司开发的深度学习框架,也是目前深度学习的主流框架之一。
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