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Python深度学习全2册Python深度学习基于PyTorch第2版+Python深度学习基于TensorFlow深度
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Python深度学习(第2版) 9787115597175 正版图书,收到货可开电子发票。划线价为图书市场价格。商品图片仅供参考,以实物为准。(书名没写全多少册的均为单本价格)
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版的基础上进行了大幅更新和增补,以体现深度学习领域的快速发展。 - Keras和TensorFlow入门:详解实践深度学习所需的知识 - 神经网络入门:分类与回归 - 计算机视觉、时间序列预测、生成式深度学习 - 新增Transformer架构的原理及用法 - 新增机器学习的工作流程 - 随书提供Jupyter notebook,采用TensorFlow 2.6
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Python深度学习原理、算法与案例(人工智能技术丛书)邓立国 李剑锋 人工智能技术丛书 高等院校计算机技术专业教材书籍
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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【潺潺图书正版 保真】
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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 纳温 库马尔 马纳西
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Python深度学习算法实战,中国水利水电出版社【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
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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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Python深度学习:基于TensorFlow第2版 吴茂贵、王冬、李涛、杨本法、张利 著 机械工业出版社 【速开发票,此书为单本而非一套,支持7天无理由退换】
1.内容选择?:提供全栈式的解决方案 深度学习涉及范围比较广,既有对基础、原理的要求,也有对代码实现的要求。如何在较短时间内快速提高深度学习的水平?如何尽快把所学运用到实践中?这方面虽然没有捷径可言,但却有方法可循。本书基于这些考量,希望能给你提供一站式解决方案。具体内容包括?:机器学习与深度学习的三大基石(线性代数、概率与信息论及数值分析)?;机器学习与深度学习的基本理论和原理?;机器学习与深度学习的常用开发工具(Python、TensorFlow、Keras等)?;TensorFlow的高级封装及多个综合性实战项目等。 2.层次安排?:找准易撕口,快速实现由点到面的突破 我们打开塑料袋时,一般从易撕口开始,这样即使再牢固的袋子也很容易打开。面对深度学习这个“牢固袋子”,我们也可以采用类似方法,找准易撕口。如果没有,就创造一个
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Python深度学习实战 (美)罗恩·克努斯(onald T. Kneuel)化学工业出版社9787122449603书
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Python深度学习 王志立 清华大学出版社 【速开发票,此书为单本而非一套,支持7天无理由退换】
深度学习是人工智能技术和研究领域之一,通过建立阶层人工神经网络在计算机实现人工智能。通过本课程的学习,读者可以了解Python开发环境构建、Python基础、网络爬虫的数据采集、深度学习BP神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、遗传算法和进化策略等。本课程理论与实践并重,配套教学视频,知识体系完整全面,读者通过本教程的学习可以构建属于自己的深度学习知识体系,了解人工智能的发展趋势和新技术,并可以往自己感兴趣的方向深挖。本书可作为人工智能初学者的入门书目,也可作为具备一定知识背景的读者的学习参考书籍。
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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。最后,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
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[正版]Python深度学习(第2版) (美)弗朗索瓦·肖莱 著 张亮 译 可开发票,正版现货,支持7天无理由退换货
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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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