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100 条"解析深度学习：语音识别实践"搜索结果
解析深度学习：语音识别实践
解析深度学习：语音识别实践
  • [美]俞栋邓力
  • 首次以深度学习为主线介绍语音识别应用的书籍，对你了解语音识别技术及其发展历程有重要的参考价值。
深度学习实战之PaddlePaddle 电子书
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
深度学习与TensorFlow实战 电子书
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
深度强化学习实战 电子书
深度强化学习实战
深度学习技术与应用 电子书
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
Spring源码深度解析（第2版） 电子书
Spring源码深度解析（第2版）
  • 郝佳
  • 一本实践与理论并重、广度与深度兼顾的Spring源码开发指南。
AI智能语音技术与产业创新实践 电子书
AI智能语音技术与产业创新实践
  • 李荪，曾然然，殷治纲
  • 1.中国信息通信研究院、科大讯飞、清华大学等多位大咖推荐作序。2.知识性：本书涉及智能语音各项前沿技术，涵盖了语音交互、声纹识别、全双工等多项新技术。3.丰富性：本书涵盖了技术、产业和应用3个方面，介绍智能语音全链条和各环节的现状趋势。4.系统性：本书介绍人类语音听说和机器语音听说的异同，包含语音学、语言学和计算机等多学科交叉，系统了解技术的衍生变化。5.实用性：本书汇集了智能语音应用在各领域、各场景的实际案例，从真实的案例中反映技术的产业赋能。
Flink与Kylin深度实践 电子书
Flink与Kylin深度实践
  • 开课吧 组编 王超 李沙 编著
  • 本书从实用角度出发，首先介绍了Flink的功能模块、运行模式、部署安装等内容，然后着重介绍了Flink中的实时处理技术和批量处理技术，接着讲解了Flink的Table与SQL、CEP机制、调优与监控、实时数据同步解析，*后通过Flink结合Kylin实现了实时数据统计的功能。本书内容全面，由浅入深，包含大量的代码示例，并提供下载服务，每章配有重要知识点串讲视频和小结，以指导读者轻松入门。本书适合有
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
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。
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
动手学深度学习（PyTorch版） 电子书
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。
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。
Python深度学习（第2版） 电子书
Python深度学习（第2版）
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。
Python深度学习实战——基于Pytorch 电子书
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
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。
人工智能和深度学习导论 电子书
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
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
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