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100 条"《PyTorch深度学习》"搜索结果
《PyTorch深度学习》
《PyTorch深度学习》
  • 余本国
  • 一本强调实用性，注重读者实践的PyTorch深度学习。配套源代码文件及售后读者QQ群，与作者在线交流学习。内容详尽：全书内容全面且详尽，涉及到PyTorch深度学习的各个方面由浅入深：整书模型又简单到复杂，训练从CPU计算拓展到GPU计算提供程序：每个案例都提供Notebook程序，方便读者运行配套视频：配备二维码扫码看视频讲解，零基础也能轻松入门快速掌握案例实战：侧重于经典实战案例应用，让理论趋于实践。
PaddlePaddleFluid深度学习入门与实战 电子书
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。
深度学习程序设计实战 电子书
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。
用Python实现深度学习框架 电子书
用Python实现深度学习框架
  • 陈震
  • 本书分为三个部分。第一部分是原理篇，实现了MatrixSlow框架的核心基础设施，并基于此讲解了机器学习与深度学习的概念和原理。第二部分是模型篇，介绍了多种具有代表性的模型，包括逻辑回归、多层全连接神经网络、因子分解机、Wide&Deep、DeepFM、循环神经网络以及卷积神经网络，这部分除了着重介绍这些模型的原理、结构以及它们之间的联系外，还用MatrixSlow框架搭建并训练它们以解决实际问题
深度学习图像识别技术 电子书
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。
深度学习入门与TensorFlow实践 电子书
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。
Python深度学习（第2版） 电子书
Python深度学习（第2版）
深度学习——原理、模型与实践 电子书
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。
TensorFlow深度学习基础与应用 电子书
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。
Python深度学习与项目实战 电子书
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。
TensorFlow深度学习项目实战（深度学习系列） 电子书
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。
深度学习与医学图像处理 电子书
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。
深度学习原理与 TensorFlow实践 电子书
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
深度学习从入门到精通 电子书
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
深度学习自然语言处理实战 电子书
深度学习自然语言处理实战
  • 开课吧 组编 张楠 苏南 王贵阳 等编著
  • 近年来，基于深度学习方法的自然语言处理（NLP）已逐渐成为主流。本书共8章，主要介绍自然语言处理任务中的深度学习技术，包含深度学习理论基础、深度学习的软件框架、语言模型与词向量、序列模型与梯度消失/爆炸、卷积神经网络在NLP领域的应用、Seq2Seq模型与Attention机制、大规模预训练模型、预训练语言模型BERT，还给出了自然语言处理技术的高级应用和开发实例，并收录了基于PyTorch深度学
深度学习经典案例解析（基于MATLAB） 电子书
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）》
人工智能深度学习基础实践 电子书
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。
人工智能深度学习综合实践 电子书
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
Keras深度学习与神经网络 电子书
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
TensorFlow深度学习从入门到进阶 电子书
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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余本国
本书共9章，主要内容包括：Python语法基础、Python数据结构、函数和类、正则表达式与格式化输出、Numpy和Pandas、数据处理与分析、网络爬虫、数据可视化、应用案例...
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