深度学习经典教程:深度学习+动手学深度学习(套装共2册) “花书”与沐神大作双剑合璧,入门深度学习看这一套就够了,来自一线科学家的经验总结,人工智能机器学习AI算法数据科学领域的重磅作品
《深度学习》编辑推荐:深度学习是机器学习的一个分支,它能够使计算机通过层次概念来学习经验和理解世界。因为计算机能够从经验中获取知识,所以不需要人类来形式化地定义计算机需要的所有知识。层次概念允许计算机通过构造简单的概念来学习复杂的概念,而这些分层的图结构将具有很深的层次。本书会介绍深度学习领域的许多主题。 本书囊括了数学及相关概念的背景知识,包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。同时,它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术,包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等,并且调研了诸如自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学以及视频游戏方面的应用。zui后,本书还提供了一些研究方向,涵盖的理论主题包括线性因子
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动手学深度学习(PyTorch版)(精装版) 《动手学深度学习》全新PyTorch版本精装书,李沐和亚马逊科学家阿斯顿·张等大咖作者强强联合之作,机器学习、深度学习领域重磅教程,配套资源丰富!
深度学习领域重磅作品《动手学深度学习》推出PyTorch版本; 李沐、阿斯顿 张名家作品; 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。 本书面向希望了解深度学习,特别是对实际使用深度学习感兴趣的大学生、工程师和研究人员。本书不要求读者有任何深度学习或者机器学习的背景知识,读者只需具备基本的数学和编程知识,如基础的线性代数、微分、概率及Python编程知识。本书第2章提供了书中涉及的主要数学知识,供读者参考。 本书的英文版Dive into Deep Learning是美国加利福尼亚大学伯克利分校2019年春季学期 Introduction to Deep Learning (深度学习导论)课程的教材。截至2022年秋季学期,本书中的内容已被全球400多所大学用于教学。本书的学
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动手学系列:深度学习PyTorch+强化学习+机器学习 当当套装3册 深度学习领域重磅教程,名师大咖强强联合,"西瓜书"作者周志华力荐的机器学习入门书,交互式实战环境,配套资源丰富
《动手学深度学习(PyTorch版)》 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。 《动手学强化学习》 名家作品:上海交通大学ACM班创始人俞勇教授、博士生导师张伟楠副教授、APEX实验室博士生沈键编写; 理论扎实:基于上交大ACM班的人工智能专业课程构建强化学习的学习体系; 配套资源丰富:在线代码运行环境 在线视频课程 在线讨论区 在线习题 配套课件; 多位业内大咖力荐:字节跳动人工智能实验室总监李航、1986年图灵奖得主John Hopcroft、北京大学数学科学学院统计学教授张志华、伦敦大学学院计算机科学系讲席教授汪
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《动手学深度学习(PyTorch版)》 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。 《动手学机器学习》 1.名家作品。上海交通大学ACM班创办人俞勇教授、博士生导师张伟楠副教授、APEX实验室博士生赵寒烨编写。 2.周志华、朱军、李文新、黄萱菁、刘铁岩、陈天奇等多位业内大咖力荐,内容丰富实用。 3.基于上交大ACM 班的机器学习课程构建机器学习的学习体系,理论扎实,放心学习。 4.配套资源丰富,理论解读视频 在线代码 习题 配套PPT课件 学习社群,有效提升学习效率。
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已被大规模网络现场实施所证明的实用性的设计技巧; 涵盖了BGP高级主题的细节.以帮助网络专业人士设计复杂的BGP路由选择架构: 广泛的配置示例以及综合的实际案例研究演示了设计和实施的技巧与解决方案; 路由反射和联盟迁移策略步骤: 有效的BGP策略控制技巧: 增强iBGP可扩展性的详细指南 涵盖了的BGP特性,包括BGP性能调整、多协议BGP、MPLSVPN、IPv6和多播BGP。 边界网关协议(B0rder Gateway ProtocoI,BGP)是现在的网络中部署最广泛的协议之一,也是Inter事实上的路由选择协议。BGP是一种灵活的协议。这在于它有许多网络设计者和工程师可用的选项。此外.对它的扩展和软件实现增强也使BGP成为一种强大而综合的工具。 本书考察了服务提供商和企业客户所面临的挑战,并为之分别提供了实用性的实施指南和设计框架。这些内容是
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本书旨在向读者交付有关深度学习的交互式学习体验。书中不仅阐述深度学习的算法原理,还演示它们的实现和运行。与传统图书不同,本书的每一节都是一个可以下载并运行的Jupyter记事本,它将文字、公式、图像、代码和运行结果结合在了一起。此外,读者还可以访问并参与书中内容的讨论。全书的内容分为3个部分 部分介绍深度学习的背景,提供预备知识,并包括深度学习基础的概念和技术 第二部分描述深度学习计算的重要组成部分,还解释近年来令深度学习在多个领域大获成功的卷积神经网络和循环神经网络 第三部分评价优化算法,检验影响深度学习计算性能的重要因素,并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。本书同时覆盖深度学习的方法和实践,主要面向在校大学生、技术人员和研究人员。阅读本书需要读者了解基本的Python编
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787115490841 Author 作者 阿斯顿·张(Aston Zhang) 等 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 412页 Publisher 出版社 人民邮电出版社 Publication Date 出版日期 2019-06-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 本书旨在向读者交付有关深度学习的交互式学习体验。书中不仅阐述深度学习的算法原理,还演示它们的实现和运行。与传统图书不同,本书的每一节都是一个可以下载并运行的 Jupyter记事本,它将文字、公式、图像、代码和运行结果结合在了一起。此外,读者还可以访问并参与书中内容的讨论。全书的内容分为3个部分:*部分介绍深度学习的背景,提供预备知识,并包括深度学习*基础的概念和技术;*部分描述深度学习计算的重要组成部分,还解释
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