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Python深度学习异常检测 使用Keras和PyTorch (美)斯里达尔·阿拉,(美)苏曼·卡拉扬·阿达里 著 杨小 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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Python深度学习异常检测(使用Keras和PyTorch)
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Python深度学习keras之父著作 DeepLearningWithPython中文版人工智能入门书籍机器学习实战t
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787522603193 Author 作者 (英)苏达桑·拉维尚迪兰 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 352页 Publisher 出版社 中国水利水电出版社 Publication Date 出版日期 2022-09-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 这本书首先解释了如何建立你自己的神经网络，然后介绍TensorFlow；用于机器学习的Python基础库，接下来，您将使用渐变下降变量来提高速度，例如nag、amsgrad、adadelta、adam、nadam等。然后这本书会给你深入研究了循环神经网络（RNN）和长期记忆（LSTM）的工作原理，以及如何用RNN生成歌词。接下来，你将掌握卷积和胶囊网络的数学，广泛用于图像识别任务。在*的章节中，您将学习机器如何理解语义。使用cbow、skip-gram和pv-dm的单词和文档。然后你将
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Python深度学习 基于PyTorch 第2版 吴茂贵 等 著 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PyTorch新版本升级，技术性、实战性、针对性、易读性进一步提升。（3）PyTorch领域事实标准：因为内容扎实、可读性强，第1版被读者誉为PyTorch领域的标准著作，是读者的优选。（4）深度学习双子星：本书是《Python深度学习：基于TensorFlow（第2版）》的姊妹篇，这两本书均是深度学习领域的畅销书。（5）精心谋划、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(基于TensorFlow)/智能系统与技术丛书
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Python深度学习异常检测 使用Keras和PyTorch 9787302559429
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787302559429 Author 作者 (美)斯里达尔·阿拉,(美)苏曼·卡拉扬·阿达里 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 320页 Publisher 出版社 清华大学出版社 Publication Date 出版日期 2020-08-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书主要讲的是：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、准确率和召回率等；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：模型、方法与实现 9787111688457
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787111688457 Author 作者 [保]伊凡·瓦西列夫(Ivan Vasilev) Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 316页 Publisher 出版社 机械工业出版社 Publication Date 出版日期 2021-09-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书集合了基于应用领域的不错深度学习的模型、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。*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
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Python深度学习算法实战 (英)苏达桑·拉维尚迪兰 著 何明 译 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深度学习从零开始学 宋立桓 著 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！
本书以通俗易懂的方式详细介绍深度学习的基础理论及其相关知识，同时提供图像识别、情感分析、迁移学习、人脸识别、图像风格迁移、生成对抗网络等案例引导读者入门深度学习。
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Python深度学习实战：基于TensorFlo 计算机网络 计算机控制仿真与人工智能 机械工业出版社
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787115597175 Author 作者 (美)弗朗索瓦·肖莱 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 432页 Publisher 出版社 人民邮电出版社 Publication Date 出版日期 2022-08-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书由流行深度学习框架Keras之父弗朗索瓦·肖莱执笔，通过直观的解释和丰富的示例帮助你构建深度学习知识体系。作者避免使用数学符号，转而采用Python代码来解释深度学习的核心思想。全书共计14章，既涵盖了深度学习的基本原理，又体现了这一迅猛发展的领域在近几年里取得的重要进展，包括Transformer架构的原理和示例。读完本书后，你将能够使用Keras解决从计算机视觉到自然语言处理等现实世界的诸多问题，包括图像分类、图像分割、时间序列
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人工智能+机器人入门与实战（修订版）用树莓派+Python+OpenCV制作计算机视觉机器人 用树莓派+Python+OpenCV制作计算机视觉机器人，切身感受人工智能的魅力。
1.内容为机器人方面的中高阶内容，真正应用人工智能（机器视觉），绝不是噱头。 2.通过热门的Python语言和OpenCV库实现，树莓派 OpenCV本身也是目前流行的玩法。 3.作者团队来自浙大，专门从事STEAM与创客教育，专业性有保障，同时通俗易懂。
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强化学习：原理与Python实战 数学原理+算法+性能分析，逐章配套Python代码和运行结果，深度强化学习算法配套TensorFlow和PyTorch双实现
携七大优势，带你一书学透强化学习，掌握ChatGPT背后的关键技术。 1）内容完备：完整地介绍了主流强化学习理论，全面覆盖主流强化学习算法，包括了资格迹等经典算法和MuZero等深度强化学习算法，且给出主要定理的证明过程。让你参透ChatGPT背后的关键技术。 2）表述一致：全书采用统一的数学符号，并兼容主流强化学习教程。 3）配套丰富：每章都配有知识点总结、代码和习题。 4）环境全面：既有Gym的内置环境，也有在Gym基础上进一步扩展的第三方环境，还带领读者一起实现了自定义的环境。 5）兼容广泛：所有代码均可在Windows、macOS、Linux上运行，提供安装和配置方法。同时，为深度强化学习相关算法提供了TensorFlow和PyTorch的对照实现，学习方案任你选择。 6）硬件要求低：所有代码均可在没有GPU的个人计算机上运行，也可以在线查阅运行结果。 7）版权输出
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