Python深度学习：模型、方法与实现 介绍了对象检测、图像分类、图像语义分割、自然语言处理、自动驾驶等领域的新的深度学习模型、方法和实现
为了构建稳健的深度学习系统，需要理解神经网络的工作原理以及如何训练CNN模型等知识。通过本书，你可以探索新开发的深度学习模型及其在各个领域的使用方法，以及基于应用领域的实现。 本书首先介绍构建模块和神经网络背后的数学知识，然后介绍CNN及其在计算机视觉领域的先进应用，以及在对象检测和图像分割中应用流行的CNN架构。还将介绍变分自编码器和GAN，以及如何使用神经网络来提取单词的复杂向量表示。在继续讨论各种类型的循环网络(如LSTM和GRU)之前，会介绍如何在没有RNN的情况下使用注意力机制处理序列数据。然后，介绍如何使用图神经网络处理结构化数据，以及如何使用元学习采用较少的训练样本来训练神经网络。后，了解如何将深度学习应用于自动驾驶汽车。 阅读本书，你将掌握关键的深度学习概念和深度学习模型在现实世界中的不同
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9781789348460 Author 作者 Vasilev Ivan Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 386页 Publisher 出版社 Packt Publishing Publication Date 出版日期 1800-01-01 Product Dimensions 商品尺寸 9.2 x 7.5 x 0.8 cm Shipping Weight 商品重量 1460g Language 语种 英语
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9781789956177 Author 作者 Ivan Vasilev Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 468页 Publisher 出版社 Packt Publishing Publication Date 出版日期 2019-12-19 Product Dimensions 商品尺寸 9.2 x 7.5 x 0.9 cm Shipping Weight 商品重量 1760g Language 语种 英语 Book Contents 内容简介 This book is for data scientists, deep learning engineers and researchers, and AI developers who want to further their knowledge of deep learning and build innovative and unique deep learning projects. Anyone looking to get to grips with advanced use cases and methodologies adopted in the deep learning domain using real-world examples will also find this book useful. Basic understanding of deep learning concepts and working knowledge of the Python programming language is assumed.
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9780470083406 Author 作者 Steven Vasilev Format 版本 精装 Pages Number 页数 572页 Publisher 出版社 Wiley-Blackwell Publication Date 出版日期 2011-06-27 Language 语种 英语 Book Contents 内容简介 New edition fully includes Grades and Levels of evidence, providing a better idea of what the sum total of existing evidence suggests regarding key topicsGrades and levels of evidence consistently highlighted throughoutGreater number of tables and algorit
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图书信息 书号： 9783038425588 作者： Krasimir Vasilev 装帧： 平装-胶订 页数： 180页 出版社： Mdpi AG 尺寸： 25.4 x 17.8 x 24.4 cm 出版日期： 2017-11-27 重量： 454g 语种： 其它（含多语） 内容简介 With the recent advances in nanotechnology, plasma nanofabrication has
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图书信息 书号： 9781789956177 作者： Ivan Vasilev 装帧： 平装-胶订 页数： 468页 出版社： Packt Publishing 尺寸： 22.9 x 20.3 x 2.5 cm 出版日期： 2019-12-12 重量： 908g 语种： 其它（含多语）
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Python深度学习：模型、方法与实现 机械工业出版社 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！
为了构建稳健的深度学习系统，需要理解神经网络的工作原理以及如何训练CNN模型等知识。通过本书，你可以探索新开发的深度学习模型及其在各个领域的使用方法，以及基于应用领域的实现。 本书首先介绍构建模块和神经网络背后的数学知识，然后介绍CNN及其在计算机视觉领域的优选应用，以及在对象检测和图像分割中应用流行的CNN架构。还将介绍变分自编码器和GAN，以及如何使用神经网络来提取单词的复杂向量表示。在继续讨论各种类型的循环网络(如LSTM和GRU)之前，会介绍如何在没有RNN的情况下使用注意力机制处理序列数据。然后，介绍如何使用图神经网络处理结构化数据，以及如何使用元学习采用较少的训练样本来训练神经网络。后，了解如何将深度学习应用于自动驾驶汽车。 阅读本书，你将掌握关键的深度学习概念和深度学习模型在现实世界中的不同
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Python深度学习 模型、方法与实现 (保)伊凡·瓦西列夫(Ivan Vasilev)著 机械工业出版社
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为了构建稳健的深度学习系统，需要理解神经网络的工作原理以及如何训练CNN模型等知识。通过本书，你可以探索新开发的深度学习模型及其在各个领域的使用方法，以及基于应用领域的实现。 本书首先介绍构建模块和神经网络背后的数学知识，然后介绍CNN及其在计算机视觉领域的优选应用，以及在对象检测和图像分割中应用流行的CNN架构。还将介绍变分自编码器和GAN，以及如何使用神经网络来提取单词的复杂向量表示。在继续讨论各种类型的循环网络(如LSTM和GRU)之前，会介绍如何在没有RNN的情况下使用注意力机制处理序列数据。然后，介绍如何使用图神经网络处理结构化数据，以及如何使用元学习采用较少的训练样本来训练神经网络。后，了解如何将深度学习应用于自动驾驶汽车。 阅读本书，你将掌握关键的深度学习概念和深度学习模型在现实世界中的不同
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图书信息 书号： 9781789348460 作者： Ivan Vasilev 装帧： 平装-胶订 页数： 386页 出版社： Packt Publishing 尺寸： 22.9 x 20.3 x 2.5 cm 出版日期： 2019-01-14 重量： 454g 语种： 其它（含多语）
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预订 Cancer Cureology 9781942065227 海外仓库发货,通常付款后4-9周到货！
图书信息 书号： 9781942065227 作者： Steven a Vasilev 装帧： 精装 页数： 388页 出版社： Free Paper Cups LLC 尺寸： 0.9 x 0.6 x 0.1 cm 出版日期： 2017-02-09 重量： 2g 语种： 其它（含多语） 内容简介 21st Century Patient-Centered Cutting Edge Integrative Comprehensive Ca
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Python深度学习：模型、方法与实现 [保]伊凡·瓦西列夫(Ivan Vasilev) 著 冀振燕 赵子涵 刘伟 刘冀 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！
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