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Python深度学习+Pytorch计算机视觉目标检测图像处理(套装共2册)
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PYTHON深度学习实战 (美)罗恩·克努斯(Roald T.Keusel) 著 宿翀 译【可开发票】
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Python深度学习基于TensorFlow 从Python和数学到机器学习和TensorFlow再到深度学习的应用和扩
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《Python深度学习：基于PyTorch（第2版）》畅销书升级，PyTorch领域公认标准著作，20余年研发经验AI专 新华书店，电子发票，多仓就近发货
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Python深度学习实战：基于TensorFlow和Keras的聊天机器人以及人脸、物体和语音识别 Python、深度学
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Python深度学习 逻辑 算法与编程实战 深度学习算法设计 python编程书 附源代码自学教程书 Python操作数
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Python深度学习与项目实战 人工智能机器学习实战tensorflow神经网络编程生成对抗网络Python深度学习入门
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Python深度学习第2二版 机器学习动手学深度学习自然语言处理python人工智能入门书籍python编程从入门到实战
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Python深度学习实战 （美）罗恩·克努斯 著 化学工业出版社 【新华书店正版书籍】
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本书理论与实践并重，体系完整，内容新颖，条理清晰，组织合理，强调实践。它涵盖了使用Scikit-learn、TensorFlow和Keras创建智能系统和机器学习解决方案，并将论述的重点放在了实现和实践上，以便让读者更好地了解到基于Python的应用深度学习实现细节。
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Python深度学习从原理到应用 [美]瓦伦蒂诺·佐卡(Valentino Zocca)(意)詹马里奥·斯帕卡尼亚 人民 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
本书借助现实案例介绍深度学习算法的实际应用（包括*实践），旨在帮助读者了解如何识别和提取信息，以提高预测准确率及优化结果。 本书共10章，分别是机器学习—引言、神经网络、深度学习基本原理、无监督特征学习、图像识别、递归神经网络和语言模型、深度学习在棋盘游戏中的应用、深度学习在电子游戏中的应用、异常检测和构建一个可用于生产环境的入侵检测系统。 本书适合想深入研究深度学习算法和技术的读者学习，也适合想探究如何从这项强大技术中学到更多知识的读者参考。
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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深度学习从零开始学（双色印刷）宋立桓 清华大学出版社 Python深度学习入门
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Python深度学习-基于PyTorch 中文版 吴茂贵 郁明敏等著 deep learning计算机控制仿真与人工智能
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Python深度学习 [英]彼得·罗兰茨 (美)瓦伦蒂诺·佐卡 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】
《Python深度学习（第2版）》系统地讲解了机器学习、深度学习、强化学习理论知识，揭秘了各种神经网络架构如卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络和胶囊网络背后的原理和实际应用；讲解了如何使用高性能的算法和常用的Python框架来进行训练，以及如何解决计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域的问题；还讲解了生成模型方法以及如何使用变分自编码器和生成式对抗网络来生成图像；后深入研究强化学习的新发展领域，并介绍了一些先进热门游戏Go、Atari和Dota背后的算法。学习完本书，读者可以精通深度学习理论及其在现实世界中的应用。 《Python深度学习（第2版）》一书面向数据科学从业者、机器学习工程师以及对深度学习感兴趣的读者，也适合作为高校计算机专业的教材使用。
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PYTHON深度学习从原理到应用瓦伦帝诺·佐卡普通大众软件工具程序设计计算机与网络书籍【名州 图书】
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深入浅出 在系统地阐述理论的同时，深入浅出地结合了前沿论文并引入相应实践，既为初学者，也为广大本科生、研究生提供通俗易懂的深度学习开发环境和案例。衔接连贯 强调知识体系的全面性和可拓展性，注重理论与实践的前后连贯性。技术前沿 介绍对抗学习、遗传算法与神经网络、计算机视觉和自然语言处理等深度学习领域的新进展，激发读者学习兴趣，开拓读者视野。
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Python深度学习 基于TensorFlow 吴茂贵 王冬 李涛 杨本法 机械工业出版社 【新华书店正版书籍】
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Python深度学习：基于TensorFlow 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
本书共22章，分为三个部分。部分（第1~5章）为Python及应用数学基础部分，介绍Python和TensorFlow的基石Numpy，深度学习框架的鼻祖Theano，以及机器学习、深度学习算法应用数学基础等内容。第二部分（第6~20章）为深度学习理论与应用部分，介绍机器学习的经典理论和算法，深度学习理论及方法，TensorFlow基于CPU、GPU版本的安装及使用、TensorFlow基础、TensorFlow的一些新API，深度学习中神经网络方面的模型及TensorFlow实战案例，TensorFlow的高级封装，TensorFlow综合实战案例等内容。第三部分（第21~22章）为扩展部分，介绍强化学习、生成式对抗网络等内容。
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Python深度学习 基于PyTorch 第2版 机器学习 视觉处理 自然语言处理 注意力机制 语义分割 人工智能书籍
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Python深度学习实战——基于Pytorch 深度学习主流框架Pytorch入门与实战，结合实际案例，由浅入深介绍Pytorch深度学习相关应用。提供原始程序、数据集、教学课件、教学大纲等学习资源
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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深度学习异常检测 使用Keras和PyTorch 清华大学出版社 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！
"在这本通俗易懂的入门级指南的引导下，了解如何将深度学习应用于各种异常检测任务！本书浓墨重彩地描述如何利用Python中的Keras和PyTorch框架，将各种深度学习模型应用于半监督和无监督异常检测任务。 《Python深度学习异常检测 使用Keras和PyTorch》开篇讨论异常检测的含义、用途和重要性。在介绍用Python的scikit-learn进行异常检测的统计和传统机器学习方法后，本书引入深度学习方法，详述如何在Keras和PyTorch中构建和训练深度学习模型，重点分析各类自动编码器、RBM、RNN、LSTM和TCN等深度学习模型在异常检测领域的应用。除了讲解基于时间序列的异常检测的基础知识外，本书还探索无监督和半监督异常检测的相关内容。 学习《Python深度学习异常检测 使用Keras和PyTorch》后，你将全面了解异常检测的基本任务，掌握各种处理异常检测的方法(从传统方法到深度学习方
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