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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](images/model/guan/url_none.png)
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
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：基于TensorFlow第2版 吴茂贵 机械工业出版社 9787111712244
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[精选二手书籍]Python深度学习弗朗索瓦·肖莱9787115488763人民邮电出版社【部分套装为单本价格 可开发票
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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· 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深度学习原理、算法与案例 邓立国 等 著 清华大学出版社
本书详解深度学习与机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络和循环神经网络、正则化与深度学习优化等内容，并剖析深度学习在计算机视觉、目标检测、文本分析、强化深度学习、TensorFlow模型、Transformer模型等方向的应用。本书附录还给出机器学习和深度学习中用到的数学基础知识，包括线性代数、概率论和信息论等。本书配套70个示例源码、PPT课件，所有示例源码都经过测试无误。
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Python深度学习 基于TensorFlow 第2版 9787111712244
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787111712244 Author 作者 吴茂贵 等 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 376页 Publisher 出版社 机械工业出版社 Publication Date 出版日期 2022-10-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 1.内容选择：提供全栈式的解决方案 br / 深度学习涉及范围比较广，既有对基础、原理的要求，也有对代码实现的要求。如何在较短时间内快速提高深度学习的水平？如何尽快把所学运用到实践中？这方面虽然没有捷径可言，但却有方法可循。本书基于这些考量，希望能给你提供一站式解决方案。具体内容包括?：机器学习与深度学习的三大基石（线性代数、概率与信息论及数值分析）?；机器学习与深度学习的基本理论和原理?；机器学习与深度学习的常用开发工
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Python深度学习(基于PyTorch)/智能系统与技术丛书
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Python深度学习 逻辑、算法与编程实战 9787111658610
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787111658610 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 384页 Publisher 出版社 机械工业出版社 Publication Date 出版日期 2020-09-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 机器学习是人工智能领域一个极其重要的研究方向，而深度学习则是机器学习中一个很好接近AI的分支，其思路在于建立进行分析学习的神经网络，模仿人脑感知与组织的方式，根据输入数据做出决策。深度学习在快速的发展过程中，不断有与其相关的产品推向市场，显然，深度学习的应用将会日趋广泛。本书是关于深度学习的理论、算法、应用的实战教程，内容涵盖深度学习的语言、学习环境、典型结构、数据爬取和清洗、图像识别分类、自然语言处理、情感分析、机器翻译、目标检
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Python深度学习:模型、方法与实现 [保]伊凡·瓦西列夫（IvanVasi 机械工业出版社
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Python深度学习 人工智能机器学习经典教程 用Python Keras TensorFlo
《Python深度学习》由Keras之父、现任Google人工智能研究员的Franc?ois Chollet执笔，详尽展示了用Python、Keras、TensorFlow进行深度学习的探索实践，涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。在学习完本书后，读者将了解深度学习、机器学习和神经网络的关键概念，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，学会解决现实世界中的深度学习问题。除此之外，本书还深刻剖析了当前的"人工智能热"，从理性的视角展望了深度学习在未来的可能性。 ● 30多个代码示例，带你全面掌握如何用深度学习解决实际问题 ● Keras框架速成的明智之选 ● 夯实深度学习基础，在实践中培养对深度神经网络的良好直觉 ● 无须机器学习经验和高等数学背景 "本书在当前的'人工智能热'和深度学习的本来面目之间架起了一座桥梁。"-
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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深度学习从原理到应用 人民邮电出版社 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！
1. 涵盖深度学习算法的实际应用和很好实践，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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Python深度学习实用案例 丁伟雄 编 新华文轩网络书店 正版图书 KFZBJCHPSHD 不支持退换 月销量100 预售 可开发票 XHWXWLSHD
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Python深度学习 基于PyTorch 第2版 9787111718802
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787111718802 Author 作者 吴茂贵 等 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 408页 Publisher 出版社 机械工业出版社 Publication Date 出版日期 2023-01-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 这是一本能指导读者快速掌握PyTorch和深度学习的著作，从PyTorch的原理到应用，从深度学习到强化学习，本书提供了全栈解决方案。 br / 第1版上市后销量和口碑俱佳，是深度学习领域的畅销书，被誉为PyTorch领域的标准著作。第2版在第1版的基础上，去芜存菁，与时具进，根据PyTorch新版本全面升级，技术性、实战性、针对性、丰富性、易读性均得到了进一步提升，必定能帮助读者更轻松、更高效地进入深度学习的世界。 br / 全书一共19章，在结构上分为三大部分：
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787302555223 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 224页 Publisher 出版社 清华大学出版社 Publication Date 出版日期 2021-01-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 深度学习是人工智能技术和研究领域之一，通过建立人工神经网络在计算机上实现人工智能。通过学习本书，读者可以了解Python开发环境构建、Python基础、深度学习经典网络、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多个深度学习领域的知识。本书理论与实践并重，配套教学视频，知识体系完整全面，助力读者构建属于自己的深度学习知识体系，了解人工智能的发展趋势和新技术，并可以往自己感兴趣的方向扩展。 本书可作为人工智能初学者的入门书籍，也可作为
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Python深度学习：基于PyTorch 计算机网络 程序设计（新） 机械工业出版社
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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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Python深度学习与项目实战 周北 人民邮电出版社 9787115550835
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Python深度学习(第2版) (保)伊万·瓦西列夫 等 著 杨轩 译 中国水利水电出版社
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Python深度学习 基于TensorFlow 第2版 吴茂贵 等 著 机械工业出版社
（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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