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Python深度学习逻辑、算法与编程实战,机械工业出版社【新华书店总店旗舰店】 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
本书是关于深度学习的理论、算法、应用的实战教程，通过各种典型实例，展示了深度学习的整个流程和精髓。
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Python深度学习：模型、方法与实现 Ivan Vasilev 知识层次清晰，示例代码均可下载 97871116884
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Python深度学习算法实战【善水图书 正版保真】 【本店支持开发票 如需帮助请联系客服】
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PYTHON深度学习原理、算法与案例 邓立国[等]著 清华大学出版社 【新华书店正版图书书籍】 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达 关注店铺可享店铺优惠!
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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 [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深度学习入门 从零构建CNN和RNN [美]塞思·韦德曼（Seth Weidman） 人民邮电出版社 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
本书全面介绍了深度学习知识，借助数学公式、示意图和代码，旨在帮助读者从数学层面、概念层面和应用层面理解神经网络。读者可以跟随本书构建和训练神经网络模型，从而解决实际问题。另外，本书着重介绍卷积神经网络和循环神经网络，并提供PyTorch开源神经网络库的使用方法，有助于学习构建更高级的神经网络架构。
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Python深度学习：基于TensorFlow吴茂贵、王冬、李涛、杨本法 著机械工业出版社9787111609728 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
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深度学习实战(基于TensorFlow和Keras的聊天机器人以及人脸【潺潺图书正版 保真】
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Python深度学习与项目实战(异步图书出品） deepseek教程
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Python深度学习:模型、方法与实现【善水图书 正版保真】 【本店支持开发票 如需帮助请联系客服】
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Python深度学习原理、算法与案例 邓立国；李剑锋；林庆发；邓淇文 清华大学出版社 软件工具－程序设计【水之源图书 正 本店支持开发票 请联系客服索取
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【认准正版 量大优惠】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 正版新书 正规电子发票 联系客服领取
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Python深度学习：模型、方法与实现 介绍了对象检测、图像分类、图像语义分割、自然语言处理、自动驾驶等领域的新的深度学习模型、方法和实现
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。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同
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Python深度学习实战 基于Pytorch 吕云翔,刘卓然 编 人民邮电出版社
1. 使用PyTorch框架，快速入门深度学习。2. 8个实战案例，分别展示了针对不同的问题使用深度学习技术如何进行解决。3. 提供源程序、数据集、教学课件、教学大纲等学习资源。
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Python深度学习入门与实战 使用Python库实现的深度学框架介绍书籍 深度学在计算机视觉和自然语言处理方面的应用 可开发票，正版现货，支持7天无理由退换货
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Python深度学习入门 从零构建CNN和RNN 人工智能PyTorch神经网络架构编程计算机器学习图像处理编程入门零基
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Python深度学习入门 从零构建CNN和RNN 人工智能PyTorch神经网络架构编程 计算机器学习图像处理教程
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《Python深度学习：基于PyTorch》 （1）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）作者团队之前还著有《深入理解Spark机器学习》、《Python深度学习：基于TensorFlow》、《自己动手做大数据系统》等畅销书。 （3）本书是《Python深度学习：基于TensorFlow》的姊妹篇。 （4）本书从工具使用、技术原理、算法实现、工程实践等维度全面、系统讲解了深度学习。 （5）本书在内容的选择、安排和表现形式上精心谋划，目的是确保高质量内容的同时，让深度学习的学习门槛大大降低。 《Python深度学习：基于TensorFlow》 （1）4位作者在大数据和人工智能领域有多年积累，经验丰富； （2）从Python和数学基础，到机器学习和TensorFlow理论，再到深度学习的应用和扩展，为深度学习提供
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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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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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[正版]Python深度学习 基于TensorFlow 第2版 吴茂贵 等 著 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TensorFlow 吴茂贵 王冬 李涛 杨本法 智能系统与技术丛书
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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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【全2册】Python深度学习及智能车竞赛实践 徐国艳+深度学习与人工智能实战 Python图像处理张量计算YoLov3
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Python深度学习异常检测 使用Keras和PyTorch 苏曼·卡拉扬·阿达里(Suman Kalyan Adari 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
主要内容 ● 了解异常检测的含义及其重要性 ● 熟悉利用scikit-learn进行异常检测的统计和传统机器学习方法 ● 借助Keras和PyTorch了解Python深度学习的基本知识 ● 掌握度量模型性能的基本数据科学概念：AUC、精确率和召回率等 ● 将深度学习应用于半监督和无监督异常检测
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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 正版图书籍 中国水利水电
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Python深度学习实战——基于Pytorch deepseek教程
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Python深度学习（第2版） 正版Python深度学习 第二版 人民邮电 机器学习动手学深度学习自然语言处理pytho
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Python深度学习及智能车竞赛实践 徐国艳 刘聪琳 机械工业出版社 【新华书店正版图书书籍】 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达 关注店铺可享店铺优惠!
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Python深度学习原理、算法与案例 当当正版课外阅读书世界经典文学少儿名著童话故事书
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（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TensorFlow新版本升级，技术性、实战性、针对性、易读性进一步提升。（3）TensorFlow领域事实标准：因为内容扎实、可读性强，第1版被读者誉为TensorFlow领域的标准著作，是读者的shou选。（4）深度学习双子星：本书是《Python深度学习：基于PyTorch（第2版）》的姊妹篇，这两本书均是深度学习领域的畅销书。（5）进行谋划、通俗易懂：本书在内容的选择、安排和表现形式上精心谋划，目的是确保高质量内容的同时，让深度学习的学习门槛大大降低。
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