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100 条"破解深度学习(核心篇):模型算法与实现"搜索结果
破解深度学习(核心篇):模型算法与实现
李力
讲详解深度学习背后的核心知识、原理和内在逻辑。
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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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TensorFlow 2深度学习实战
张良均
本书以深度学习的常用技术与TensorFlow2真实案例相结合的方式,深入浅出地介绍TensorFlow2实现深度学习的重要内容。全书共7章,分为基础篇(第1~3章)和实战篇(第4~7章),基础篇内容包括深度学习概述、TensorFlow2快速入门、深度神经网络原理及实现等基础知识;实战篇内容包括4个案例,分别为基于CNN的门牌号识别、基于LSTM网络的语音识别、基于CycleGAN的图像风格转换
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大数据网络传播模型和算法
陈卫
本书系统总结了若干经典的随机传播模型,准确论述了模型之间的关系和模型的主要性质。在传播算法方面,本书以影响力最大化为主线,介绍了适用于不同场景的基于影响力传播的优化问题和算法。
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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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算法学习与应用从入门到精通
张玲玲
一本书的容量,讲解了入门类、范例类和项目实战类三类图书的内容。
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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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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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动力电池管理系统核心算法
熊瑞
本书可作为相关领域技术人员的参考用书,也可以作为汽车专业的高年级本科生和研究生的专业课教科书。
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深度学习图像识别技术:
基于TensorFlow Object Detection API和OpenVINO™工具套件
张晶
适读人群:第一、打算学习并入门AI技术的高中、大中专、职高以及本科学生。第二、在各传统行业中,如农业、可再生资源、制造业及工业控制等,希望应用AI目标检测算法解决本行业问题的工程技术人员。第三、已经进入AI行业,但非AI算法工程师,希望自己动手亲自体验并学习AI技术的从业人员,如标注工程师、销售工程师、售后工程师、市场经理或产品经理等。1.人工智能专家教您利用深度学习技术快速落地图像识别项目。2.英特尔物联网事业部中国总经理陈伟博士倾力推荐。3.附赠超过4GB的案例素材资料包。
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深度学习程序设计实战
方林 编著
本书以Python语言和Tensorflow为工具,由浅入深地讲述了深度学习程序设计的基本原理、算法和思考问题的方法,内容包括自顶向下的程序设计、递归程序设计、面向对象的程序设计、反向传播算法、三层神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络和目标检测等。
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动手学深度学习(PyTorch版)
阿斯顿·张(Aston Zhang),李沐(Mu Li),等
·深度学习领域重磅作品《动手学深度学习》重磅推出PyTorch版本;·李沐、阿斯顿·张等大咖作者强强联合,精心编撰;·全球400多所大学采用的教科书,提供视频课程、教学PPT、习题,方便教师授课与学生自学;·能运行、可讨论的深度学习入门书,可在线运行源码并与作译者实时讨论。
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Python深度学习(第2版)
[美] 弗朗索瓦·肖莱
Keras之父、谷歌人工智能研究员弗朗索瓦·肖莱执笔,深度学习领域力作。
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TensorFlow深度学习项目实战(深度学习系列)
[美] 卢卡·马萨罗
本书用TensorFlow框架针对现实场景设计深度学习系统,实现有趣的深度学习项目。
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Python深度学习实战——基于Pytorch
主编
本书以深度学习框架PyTorch为基础,介绍机器学习的基础知识与常用方法,全面细致地提供了基本机器学习操作的原理和在深度学习框架下的实践步骤。全书共16章,主要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,深度学习框架基础,Logistic回归,多层感知器,计算机视觉,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,相信能为读者提供有益的学习指导。??本书适合Pyth
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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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深度共情:换位思考实现有效沟通
付海洋
沟通是语言、是动作,更是情绪。许多沟通不畅的情况都是源于“我以为”,这也是横在沟通中的一道墙,不推倒这道墙,沟通就是无效的。而“共情”就像是细流,带着包容与理解,缓缓融入对方的内心,于无声中搭起心意相通的桥梁,沟通便实现了。希望每一位读过本书的人都能成为一个温暖而充满力量的人。
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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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5G非正交多址接入技术:理论、算法与实现
李兴旺 张长森 等编著
《5G非正交多址接入技术理论算法与实现》从理论研究、标准化、实际实现角度出发,详细介绍了NOMA/协作NOMA的基本理论及影响其性能的硬件损伤问题。主要围绕硬件损伤协作通信中继选择方案及性能、无人机NOMA传输性能、非完美CSI协作NOMA及基于能量收集协作NOMA系统衰落性能进行研究,详细分析了影响NOMA系统性能的硬件损伤因素,为NOMA系统设计及标准化提供理论指导。为便于研究,本书提供了衰落
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机器学习经典算法剖析——基于OpenCV
赵春江
机器学习是一种自动分析所构建模型的数据分析方法。通过迭代地从数据中不断学习,机器学习可以使计算机找到一些隐含的信息量,而这些信息量是无法明确通过编程得到的。本书以OpenCV2.4.9为研究工具,对算法—正态贝叶斯分类器、K近邻算法、支持向量机、决策树、AdaBoost、梯度提升树、随机森林、期望极大值、神经网络,不仅具体分析了它们的原理和实现方法,还进行了详细的源码解析,并且给出了基于OpenC
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健康孕育新生命100问
李力
本书围绕大众关心的问题——如何孕育健康的下一代,以通俗易懂的语言,就孕产妇及其家属关心的系列问题分别从孕前、产前和产后3个阶段以问答形式进行专业解疑释惑。孕前:婚前和孕前检查的...
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