PyTorch深度学习和图神经网络 卷2 开发应用 涵盖了与图神经网络有关的完整技术栈,并从图像、视频、文本、可解释性等应用角度提供项目级别实战案例,及零次学习技术及实例,提供源代码
1.知识系统,逐层递进。 本书着重于图神经网络相关的系统知识和基础原理的讲解。内容方面涵盖了与图神经网络有关的完整技术栈。在上册《PyTorch深度学习和图神经网络(卷1) 基础知识》的基础原理之上结合实践,分别从图像、视频、文本、可解释性等应用角度提供项目级别实战案例即代码实例。并基于图片分类中常见的样本不足问题,介绍了零次学习技术及实例。 2.跟进前沿技术,大量引用前沿论文 本书中所介绍的知识中,有很大比例源自近几年的前沿技术。在介绍其原理和应用的同时,还附有论文的出处,这些论文引用可以方便读者对感兴趣的知识进行溯源,并可以自主扩展阅读。在系统掌握了基础知识之后,为后续的能力进阶提供了扩展空间。 3.插图较多便于学习 本书在介绍模型结构、原理的同时,还提供了大量的插图。这些图解有的可视化了模
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PyTorch深度学习和图神经网络(卷2) 开发应用 人民邮电出版社 新华书店正版,关注店铺成为会员可享店铺专属优惠,团购客户请咨询在线客服!
1.知识系统,逐层递进。本书着重于图神经网络相关的系统知识和基础原理的讲解。内容方面涵盖了与图神经网络有关的完整技术栈。在上册《PyTorch深度学习和图神经网络(卷1)——基础知识》的基础原理之上结合实践,分别从图像、视频、文本、可解释性等应用角度提供项目级别实战案例即代码实例。并基于图片分类中常见的样本不足问题,介绍了零次学习技术及实例。2.跟进前沿技术,大量引用前沿论文本书中所介绍的知识中,有很大比例源自近几年的前沿技术。在介绍其原理和应用的同时,还附有论文的出处,这些论文引用可以方便读者对感兴趣的知识进行溯源,并可以自主扩展阅读。在系统掌握了基础知识之后,为后续的能力进阶提供了扩展空间。3.插图较多便于学习本书在介绍模型结构、原理的同时,还提供了大量的插图。这些图解有的可视化了模型中
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1.本书基于TensorFlow 2.0 新版本讲解,涵盖与计算机视觉有关的算法模型,代码基于Python语言; 2.书中包括模型设计和优化、编程实现和调试技巧等实战知识; 3.结合工业落地热门的图像和视频处项目,以实战案例融会贯通所有知识点,注重读者实践能力的培养; 4.提供源代码,全彩印刷 基于TensorFlow 2新版本讲解工业应用的图像和视频应用 通过识别图片中不同肤色人数的案例讲解在网络侧搭建图片分类器 讲解了迁移学习在诊断医疗影像上的应用 讲解了使用Anchor-Free模型检测文字,如实现OCR模型、优化OCR模型
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PyTorch深度学习和图神经网络(卷1) 基础知识 人民邮电出版社 新华书店正版,关注店铺成为会员可享店铺专属优惠,团购客户请咨询在线客服!
介绍深度学习与图神经网络相关的一系列技术与实现方法;内容涵盖PyTorch的使用、神经网络的原理、神经网络的基础模型、图神经网络的原理、图神经网络的基础模型;书中给出用PyTorch实现的网络模型和算法实例代码;提供本书源代码下载
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PyTorch深度学习和图神经网络 卷2 开发应用 李金洪 人民邮电出版社【镜像图书】
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机器视觉之TensorFlow 2:入门、原理与应用实战李金洪人民邮电出版社9787115539090
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机器视觉之TensorFlow 2 入门、原理与应用实战 李金洪 著 人民邮电出版社
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PyTorch深度学习和图神经网络(卷1) 基础知识 9787115549839
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787115549839 Author 作者 李金洪 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 372页 Publisher 出版社 人民邮电出版社 Publication Date 出版日期 2021-12-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 本书从基础知识开始,介绍深度学习与图神经网络相关的一系列技术与实现方法,主要内容包括PyTorch的使用、神经网络的原理、神经网络的基础模型、图神经网络的基础模型。书中侧重讲述与深度学习基础相关的网络模型和算法思想,以及图神经网络的原理,且针对这些知识点给出在PyTorch框架上的实现代码。本书适合想学习图神经网络的技术人员、人工智能从业人员阅读,也适合作为大专院校相关专业的师生用书和培训班的教材。
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PyTorch深度学习和图神经网络卷2开发应用 深度学习框架基础机器学习人工智能自然语言处理技术PyTorch教程
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PyTorch深度学习和图神经网络 卷1 基础知识 内容涵盖深度学习基础相关的网络模型和算法思想、图神经网络的原理和基础模型,及在PyTorch框架上的实现代码,提供源代码下载
介绍深度学习与图神经网络相关的一系列技术与实现方法; 内容涵盖PyTorch的使用、神经网络的原理、神经网络的基础模型、图神经网络的原理、图神经网络的基础模型; 书中给出用PyTorch实现的网络模型和算法实例代码; 提供本书源代码下载
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1.本书基于TensorFlow 2.0 新版本讲解,涵盖与计算机视觉有关的算法模型,代码基于Python语言; 2.书中包括模型设计和优化、编程实现和调试技巧等实战知识; 3.结合工业落地热门的图像和视频处项目,以实战案例融会贯通所有知识点,注重读者实践能力的培养; 4.提供源代码,全彩印刷 基于TensorFlow 2新版本讲解工业应用的图像和视频应用 通过识别图片中不同肤色人数的案例讲解在网络侧搭建图片分类器 讲解了迁移学习在诊断医疗影像上的应用 讲解了使用Anchor-Free模型检测文字,如实现OCR模型、优化OCR模型
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机器视觉之TensorFlow2(入门原理与应用实战) 9787115539090
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787115539090 Author 作者 李金洪 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 331页 Publisher 出版社 人民邮电出版社 Publication Date 出版日期 2020-08-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 本书主要介绍了TensorFlow 2在机器视觉中的应用。本书共8章,主要内容包括神经网络的原理,如何搭建开发环境,如何在网络侧搭建图片分类器,如何识别图片中不同肤色的人数,如何用迁移学习诊断医疗影像,如何使用Anchor-Free模型检测文字,如何实现OCR模型,如何优化OCR模型。本书适合机器视觉、深度学习方面的专业人士阅读。
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