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Python深度学习(第2版)(图灵出品) 弗朗索瓦·肖莱 人民邮电出版社 9787115597175
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Python深度学习弗朗索瓦·肖莱(Francois Chollet) 著人民邮电出版社9787115488763 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
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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1. 涵盖深度学习算法的实际应用和最佳实践,可从中了解识别和提取信息的方法,提高预测的准确率,并对结果进行优化;2. 涵盖神经网络、无监督特征学习、图像识别以及递归神经网络等多种机器学习的方法和技术;3. 展示了深度学习在棋盘游戏和电子游戏中的应用;4. 实现了一个可用于生产环境的入侵检测系统;5. 提供源代码。
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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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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(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:模型、方法与实现 [保]伊凡·瓦西列夫(Ivan Vasilev) 著;冀振燕、赵子涵、刘伟、刘冀 【速开发票,此书为单本而非一套,支持7天无理由退换】
本书集合了基于应用领域的高级深度学习的模型、方法和实现。本书分为四部分。第1部分介绍了深度学习的构建和神经网络背后的数学知识。第二部分讨论深度学习在计算机视觉领域的应用。第三部分阐述了自然语言和序列处理。讲解了使用神经网络提取复杂的单词向量表示。讨论了各种类型的循环网络,如长短期记忆网络和门控循环单元网络。第四部分介绍一些虽然还没有被广泛采用但有前途的深度学习技术,包括如何在自动驾驶上应用深度学习。学完本书,读者将掌握与深度学习相关的关键概念,学会如何使用TensorFlow和PyTorch实现相应的AI解决方案。
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Python深度学习从原理到应用 人工智能入门书籍机器学习实战tensorflow神经网络深度学习框架实战方法基础【善水 【本店支持开发票 如需帮助请联系客服】
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本书讨论使用TensorFlow和Keras等框架构建深度学习应用程序,集中于所需的模型和算法,帮助你在短时间内提高实践技能。内容涵盖了聊天机器人、自然语言处理、人脸和对象识别等主题。目标是提供创建能够执行深度学习的程序所需的概念、技术和算法实现。
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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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