Python深度学习异常检测 使用Keras和PyTorch 半监督无监督异常检测书 异常检测的统计和传统机器学习方法
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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(第2版) 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！
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版的基础上进行了大幅更新和增补，以体现深度学习领域的快速发展。- Keras和TensorFlow入门：详解实践深度学习所需的全部知识- 神经网络入门：分类与回归- 计算机视觉、时间序列预测、生成式深度学习- 新增Transformer架构的原理及用法- 新增机器学习的工作流程- 随书提供Jupyter notebook，采用TensorFlow 2.6
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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 【本店支持开发票 如需帮助请联系客服】
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Python深度学习从原理到应用,(美)瓦伦蒂诺·佐卡 等,人民邮电出版社 【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
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 正版图书 可开发票 如需帮助请联系在线客服
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Python深度学习：模型、方法与实现,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
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优选应用，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
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Python深度学习算法实战 chatgpt聊天机器人 机器学习的数学原理 tensorflow机器学习实战 人工智能算
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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：逻辑、算法与编程实战 何福贵 人工智能 AI 机器学习 数据爬取和清洗 图像识别分类 978711
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Python深度学习从零开始学,清华大学出版社 【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: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(Di2版);129.8;弗朗索瓦·肖莱;人民邮电出版社;9787115597175
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Python深度学习实用案例 丁伟雄 清华大学出版社 已售7858
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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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PYTHON深度学习从原理到应用瓦伦帝诺·佐卡普通大众软件工具程序设计计算机与网络书籍【名州 图书】
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Python深度学习【正版】 【正版图书，满额减，电子发票】
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（第2版）基于TensorFlow 智能系统与技术丛书 人工智能 深度学习 计算机 软件工具程序设计
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PYTHON深度学习实用案例 丁伟雄 著 清华大学出版社 【新华书店正版图书书籍】
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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 人民邮电出
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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深度学习实战 基于TensorFlow和Keras的聊天机器人以及人脸、物体和语音识别 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！
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Python深度学习原理、算法与案例 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！
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 王志立 清华大学出版社 9787302555223
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Python深度学习：基于TensorFlow第2版 吴茂贵、王冬、李涛、杨本法、张利 著 机械工业出版社 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
1.内容选择?：提供全栈式的解决方案 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具（Python、TensorFlow、Keras等）?；TensorFlow的高级封装及多个综合性实战项目等。 2.层次安排?：找准易撕口，快速实现由点到面的突破 我们打开塑料袋时，一般从易撕口开始，这样即使再牢固的袋子也很容易打开。面对深度学习这个“牢固袋子”，我们也可以采用类似方法，找准易撕口。如果没有，就创造一个
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【当当网 正版书籍】Python深度学习 人工智能机器学习经典教程 用Python Keras TensorFlow进行
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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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Python深度学习 基于PyTorch 第2版 机器学习 视觉处理 自然语言处理 注意力机制 语义分割 人工智能书籍
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Python深度学习实战——基于Pytorch deepseek教程
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Python深度学习弗朗索瓦·肖莱（Francois Chollet） 著人民邮电出版社9787115488763 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦?肖莱（Franc.ois Chollet）执笔，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，包括计算机视觉、自然语言处理、产生式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化，读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后，读者将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。
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Python深度学习从零开始学（人工智能技术) 宋立桓 清华大学出版社 【新华书店正版书籍】 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 关注店铺可享店铺优惠！
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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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Python深度学习：基于PyTorch 吴茂贵 机械工业出版社 9787111637172
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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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