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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 9787302628774
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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
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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深度学习算法实践(影印版)(英文版),东南大学出版社 【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
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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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（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
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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深度学习及智能车竞赛实践 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！
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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Python深度学习算法实战 中国水利水电出版社 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！
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Python深度学习 (美)弗朗索瓦·肖莱(Francois Chollet) 著 张亮 译 计算机控制仿真与人工智能专
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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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Python深度学习 基于PyTorch 吴茂贵 等 智能系统与技术丛书 人工智能 专业科技 算法实现工程实践深度学习 新华书店正版 人工智能 文轩网
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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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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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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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（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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正版Python深度学习第2版 中国水利水电出版社 探索深度学习技术和神经网络架构教材教程书籍 【本店支持开发票 如需帮助请联系客服】
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