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(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:基于TensorFlow 吴茂贵 机械工业出版社 9787111609728
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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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Python深度学习第2二版 机器学习自然语言处理python人工智能入门书籍 keras运算kag
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Python深度学习(第2版),人民邮电出版社 【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
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全部潜力。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
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Python深度学习 基于TensorFlow 第2版 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)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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Python深度学习及智能车竞赛实践 徐国艳 刘聪琳 全彩印刷,智能汽车?新能源汽车方向本科教材,深度融合全国大学生智能汽车竞赛深度学习项目,配套学习资源和程序代码
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Python深度学习实用案例 丁伟雄 编 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(第2版) [美] 弗朗索瓦·肖莱(Franc?ois Chollet)|译... 人民邮电 【新华 新华书店,电子发票,多仓就近发货
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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深度学习实战 基于TensorFlow和Keras的聊天机器人以及人脸、物体和语音识别[印]纳温·库马尔·马 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
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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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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(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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