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100 条"深度学习模型及应用详解"搜索结果
深度学习模型及应用详解
付强
微软搜索广告部五位业内资深应用科学家实战经验分享,全方位详细解读深度学习模型在互联网搜索、广告、对话机器人、电商等领域的应用实现。
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深度学习与TensorFlow实战
李建军 王希铭 潘勉 等
本书主要讲解深度学习和TensorFlow的实战知识,全书分为10章,主要内容如下:第1章为深度学习概述,包括深度学习的基础知识、深度学习的生产力实现—TensorFlow、数据模型、TensorFlow项目介绍、TensorFlow工作环境的安装与运行;第2章为机器学习概述,讲解机器学习的定义、任务、性能、经验、学习算法、线性回归实例和TensorFlow的完整运行脚本;第3章介绍从生物神经元到
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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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Keras与深度学习实战
张良均 主编
本书以Keras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Keras进行深度学习的重要内容。全书共7章,内容包括深度学习概述、Keras深度学习通用流程、Keras深度学习基础、基于RetinaNet的目标检测、基于LSTM网络的诗歌生成、基于CycleGAN的图像风格转换、基于TipDM大数据挖掘建模平台实现诗歌生成等。本书大部分章包含实训和课后习题,通过练习和操作实践,读者可
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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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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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青少年在线深度学习的影响因素及提升策略研究
尹霞
在线教学是近几年为保障教学进度而开展的全球范围内的社会试验。就在线教学的学习效果而言,相关研究及实践所显示出的问题不容乐观,除了学习效果较差之外,有的学者甚至担心在线学习环境正在成为滋生“浅层学习”的温床。本书通过分析现阶段国内外在线学习和深度学习的相关文献,从学习者的家庭环境、个人特征、学习行为和教学行为四个方面来构建学生在线深度学习的分析框架,并基于该分析框架,借助问卷调查数据,分析各个因素与
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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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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
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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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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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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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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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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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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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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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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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机械基础(微课版)
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形体训练与形象塑造
付强
本书全面阐述形体训练与形象设计,助力培养高雅复合型人才。
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