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Python深度学习 基于PyTorch 第2版,吴茂贵 等,机械工业出版社 【新华书店自营店】 新华正版全新 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达！团购优惠咨询：13284178503
（1）作者经验丰富：核心作者在大数据和人工智能领域有着超过20年的工作经验，实战经验非常丰富，其他几位作者也在大数据和人工智能领域颇有造诣。（2）畅销书全面升级：第1版销量和口碑俱佳，是深度学习领域的畅销书，第2版根据PyTorch新版本升级，技术性、实战性、针对性、易读性进一步提升。（3）PyTorch领域事实标准：因为内容扎实、可读性强，第1版被读者誉为PyTorch领域的标准著作，是读者
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Python深度学习实战 经典机器学习算法 神经网络应用场景卷积神经网络 Python深度学习书籍 探索机器学习和深度学
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Python深度学习与项目实战 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
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，*后讨论自编码模型、对抗生成网络、深度强化学习。本书结合计算机视觉、自然语言处理、金融领域等方面的项目，系统讲述深度学习技术，可操作性强。
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Python深度学习(第2版) (保)伊万·瓦西列夫 等 著 杨轩 译 程序设计（新）专业科技 书店正版籍 中国水利水电 可开发票，正版现货，支持7天无理由退换货
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Python深度学习 基于PyTorch 第2版 吴茂贵 郁明敏 杨本法 李涛 机器学习 视觉处理 自然语言处理 注意力 正版图书 可开发票 如需帮助请联系在线客服
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Python深度学习从零开始学,宋立桓 著,清华大学出版社 【新华书店自营店】 新华正版全新 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达！团购优惠咨询：13284178503
本书以通俗易懂的方式详细介绍深度学习的基础理论及其相关知识，同时提供图像识别、情感分析、迁移学习、人脸识别、图像风格迁移、生成对抗网络等案例引导读者入门深度学习。
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Python深度学习：基于PyTorch吴茂贵、郁明敏、杨本法、李涛、张粤磊 著机械工业出版社9787111637172 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
这是一本基于新的Python和PyTorch版本的深度学习著作，旨在帮助读者低门槛进入深度学习领域，轻松速掌握深度学习的理论知识和实践方法，快速实现从入门到进阶的转变。 本书是多位人工智能技术专家和大数据技术专家多年工作经验的结晶，从工具使用、技术原理、算法设计、案例实现等多个维度对深度学习进行了系统的讲解。内容选择上，广泛涉猎、重点突出、注重实战；内容安排上，实例切入、由浅入深、循序渐进；表达形式上，深度抽象、化繁为简、用图说话。 本书共16章，分为三部分： 第一部分（第1~4章） PyTorch基础 首先讲解了机器学习和数据科学中必然会用到的工具Numpy的使用，然后从多个角度讲解了Pytorch的基础知识，后详细讲解了Pytorch的神经网络工具箱和数据处理工具箱。 第二部分（第5~8章） 深度学习基础 这部分从技术原理、算法设计
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Python深度学习 [英]尼格尔·刘易斯（N.D. Lewis） 人民邮电出版社【可开电子发票】 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书是使用Python 进行深度学习实践的一本初学指南。本书并未罗列大量的公式，而是通过一些实用的实际案例，以简单直白的方式介绍深度神经网络的两项任务——分类和回归，解析深度学习模型中的一些核心问题，以期让读者对深度学习的全貌有一个清晰的认识。 本书共9 章，分别介绍了深度学习基础理论、神经网络基础知识、构建定制化深度预测模型、性能提升技术、二元分类的神经网络应用等内容，并借助Python 语言对基本算法和实现模型进行了探索。 本书适合期望用较短时间在深度神经网络领域初试牛刀的读者，也适合深度学习的初学者以及业内人士参考。
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近年来，深度学习在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了非凡的进展。从机器翻译和文本生成到自动驾驶和虚拟助手，我们受益于深度学习技术的逐渐普及。然而，深度学习还远未发挥全部潜力。欢迎来到深度学习的世界！在这个规模呈爆发式增长的领域，仍有许多“宝藏”等待你去发掘。本书由流行深度学习框架Keras之父弗朗索瓦·肖莱执笔，不用数学公式，而用Python代码帮助你直观理解深度学习的核心思想。本书在第1版
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本书是使用Python 进行深度学习实践的一本初学指南，将带领读者学习使用Python构建深度神经网络模型。本书不要求读者具有深度神经网络的相关经验，也没有罗列大量的公式，而是通过一些实际案例，以简单直白的方式介绍深度神经网络的两项任务——分类和回归，解析深度学习模型中的一些核心问题，以期让读者对深度学习的全貌有一个清晰的认识。通过简单易学的步骤，读者将学会如何使用Python构建深度神经网络模型。一旦掌握了这些步骤，读者就能够把这些知识转换为强大的数据科学应用程序。本书包括以下精彩内容： 释放深度神经网络的有效预测能力； 动手开发二元分类的解决方案； 为多元问题设计成功的应用； 掌握有效模型构建的技术； 调节深度神经网络，以改善其性能。
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1.本书配套刮刮卡，凭借其兑换码可以以1折价格观看专题讲座，也可以凭借兑换码加入“智能汽车与深度学习”读者专属群与作者交流。一个兑换码只能供一个手机号使用。2.本书全彩印刷，内容丰富且循序渐进。本课程内容从零基础开始讲解python，由易到难逐步过渡到能设计深度学习模型完成车辆图片分类深度学习模型设计、智能汽车竞赛的自动巡航、目标检测任务等。配套有习题、线上实践项目、线下竞赛等丰富的教学资源，共设计有四大部分共11章内容。3. 本书深度融合全国大学生智能汽车竞赛深度学习项目，讲述了完整的Python深度学习+智能车开发流程和知识体系。4. 本书实用性和实践性强，由北京航空航天大学和北京百度网讯科技有限公司联合打造建设，引入了产业级工程实践项目，并基于全国大学生智能汽车竞赛设计各知识点的教学实例，以竞赛内容串
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本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦?肖莱（Franc.ois Chollet）执笔，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，包括计算机视觉、自然语言处理、产生式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化，读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后，读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。
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