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写给新手的深度学习.2:用Python实现的循环神经网络PNN和VAE.GAN我妻幸长中国水利水电出版社97875170
本书不使用Tensorflow、PyTorch这些现成的“轮子”，仅使用Python，从零开始创建自己的深度学习模型，并用通俗易懂的语言结合直观清晰的插图和示例代码，解释深度学习、AI相关的通用技术，让读者了解AI技术的底层原理，掌握深度学习技术的本质，从而掌握自己“造轮子”的方法。 本书特点： 1、注重动手实践。本书通过大量的示例代码，引导读者一边学习一边上机实践，提高动手能力。 2、强调基础的重要性。学习深度学习，扎实的数学和编程基础是非常重要的，本书首先用一定的篇幅对深度学习基础的数学、Python编程知识进行了复习巩固，以加深印象，为本书的顺利学习奠定基础。 3、注意知识的衔接。本书作为“写给新手”的第2本书，对神经网络的基础知识，如正向传播和反向传播的原理及编程实现、数据预处理等知识进行了复习巩固，让读者可以顺利过渡
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读者对象：想学习人工智能、机器学习、深度学习、统计分析、数据分析的所有人员。 要想熟练使用机器学习，理解基于概率、统计的数据分析基础理论是不可或缺的。因此，本书从Python的简单使用方法开始讲解了概率、统计的基础知识，以及基于统计模型的机器学习方法，涵盖回归分析、聚类分析、支持向量机、稀疏学习、决策树、集成学习、高斯过程模型、密度比估计等，内容比较全面，可以让读者很好地了解和掌握Python在统计机器学习中的应用方法。
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写给新手的深度学习2——用 Python 实现的循环神经网络RNN和VAE、GAN [日]我妻幸长 水利水电出版社 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
《写给新手的深度学习 2——用 Python 实现的循环神经网络 RNN 和 VAE、GAN》一书以Python 为基础，不借助 TensorFlow、PyTorch 等任何框架，以浅显易懂的语言对循环神经网络RNN 及生成模型中的 VAE、GAN 的构建方法进行了详细解说。其中在前 3 章对深度学习和Python 编程及数学的相关知识进行了简要概括，然后依次介绍了 RNN、LSTM、GRU、VAE、GAN 的工作原理及编程实现，这也是本书的主要内容，后一章作为进阶准备，介绍了化算法、机器学习的一些技巧以及几种便于开发、试错的数据集。通过本书，读者可以从根本上理解深度学习技术的本质和相关算法原理，能够构建简单的深度学习模型，特别适合作为零基础读者学习深度学习技术的入门书，也适合作为高校人工智能相关专业的教材和参考书。
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本书适合读者对象：1. 有一定编程基础，想从事图像识别开发相关工作的读者；2. 对人工智能、机器学习、深度学习感兴趣的所有读者；3. 想通过动手实践提升图像识别编程能力的读者。 本书介绍的图像识别是人工智能的一个重要应用领域，是人脸识别和自动驾驶领域中重要的人工智能技术。 1、 作者专业，技术和经验丰富 本书作者为日本东京大学应用信息学硕士，并多年从事人工智能开发工作，专业知识雄厚，实战经验丰富。 2、 案例较多、注重实践 本书先对人工智能、机器学习、深度学习相关的术语、概念进行了详细解说，然后通过不同的深度学习框架（TensorFlow、PyTorch、Keras等）编程实现16个不同难易程度的图像识别相关案例，用实操练习让读者了解不同工具的使用方法及各自特点，选择合适的工具更好地为实现目标服务。 3、 通俗易懂，避免用复杂的数学
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