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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！
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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（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 从Python和数学，到机器学习和TensorFlow，再到深度学习的应用和扩展，为深度学习提供全栈解决方案
适读人群： 对深度学习感兴趣的大学生、研究生、在职人员等； 科研院所的研究人员； 其他深度学习爱好者，如产品经理、投资人等。 【免费获取】配套代码 数据 导读PPT 内容拓展 作者答疑群 搭配图书学习效果更佳！ 获取方式： 1、微信关注 华章计算机 2、在后台回复关键词：PyTorch （1）4位作者在大数据和人工智能领域有多年积累，经验丰富； （2）从Python和数学基础，到机器学习和TensorFlow理论，再到深度学习的应用和扩展，为深度学习提供全栈式内容解决方案； （3）包含大量实战案例和综合性项目案例； （4）图形化的表达方式，降低读者学习门槛。
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Python深度学习：基于PyTorch吴茂贵、郁明敏、杨本法、李涛、张粤磊 著机械工业出版社9787111637172 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
这是一本基于新的Python和PyTorch版本的深度学习著作，旨在帮助读者低门槛进入深度学习领域，轻松速掌握深度学习的理论知识和实践方法，快速实现从入门到进阶的转变。 本书是多位人工智能技术专家和大数据技术专家多年工作经验的结晶，从工具使用、技术原理、算法设计、案例实现等多个维度对深度学习进行了系统的讲解。内容选择上，广泛涉猎、重点突出、注重实战；内容安排上，实例切入、由浅入深、循序渐进；表达形式上，深度抽象、化繁为简、用图说话。 本书共16章，分为三部分： 第一部分（第1~4章） PyTorch基础 首先讲解了机器学习和数据科学中必然会用到的工具Numpy的使用，然后从多个角度讲解了Pytorch的基础知识，后详细讲解了Pytorch的神经网络工具箱和数据处理工具箱。 第二部分（第5~8章） 深度学习基础 这部分从技术原理、算法设计
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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 正版图书 可开发票 如需帮助请联系在线客服
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Python深度学习从原理到应用 [美]瓦伦蒂诺·佐卡（Valentino Zocca）[意]詹马里奥·斯帕卡尼亚 人民 新华书店，电子发票，多仓就近发货
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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 基于TensorFlow 吴茂贵 王冬 李涛 杨本法 机械工业出版社 【新华正版图书】
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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 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
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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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深度学习实战 化学工业出版社 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！
本书的特色：区别于传统基于python的人工智能深度学习书籍只讲程序、案例、应用，而没有系统性说明如何构建公认的、性能优良的数据集。本书从原理上讲解机器学习，神经网络的应用场景，而这一点，也恰恰为我们国内人工智能领域急需突破的“瓶颈”，对人工智能研发人员具有很强的启发意义。本书的亮点为第四章、第五章和第十一章。第四、五章论述了深度学习模型训练所用到的数据集如何构造的问题，第十一章论述如何评价所获得的训练模型的性能的问题，都是其他书中较少提及的关键内容。
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Python深度学习与项目实战 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
本书基于Python以及两个深度学习框架Keras与TensorFlow，讲述深度学习在实际项目中的应用。本书共10章，首先介绍线性回归模型、逻辑回归模型、Softmax多分类器，然后讲述全连接神经网络、神经网络模型的优化、卷积神经网络、循环神经网络，*后讨论自编码模型、对抗生成网络、深度强化学习。本书结合计算机视觉、自然语言处理、金融领域等方面的项目，系统讲述深度学习技术，可操作性强。
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Python深度学习算法实践 Sudharsan Ravichandiran 著 东南大学出版社 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
《Python深度学习算法实践（影印版）》深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，以及为什么加深层可以提高识别精度等疑难的问题。
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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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