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Python深度学习：逻辑 算法与编程实战 何福贵 机械工业出版社
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深度学习原理、算法与案例 邓立国,李剑锋,林庆发,邓淇文著 清华大学出版社
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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：模型、方法与实现 博库网全新正版 部分书籍超定价销售，介意者勿购
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Python深度学习 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！
"深入浅出 在系统地阐述理论的同时，深入浅出地结合了前沿论文并引入相应实践，既为初学者，也为广大本科生、研究生提供通俗易懂的深度学习开发环境和案例。衔接连贯 强调知识体系的全面性和可拓展性，注重理论与实践的前后连贯性。技术前沿 介绍对抗学习、遗传算法与神经网络、计算机视觉和自然语言处理等深度学习领域的新进展，激发读者学习兴趣，开拓读者视野。"
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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 美弗朗索瓦肖莱(Francois Chollet) 人民 版社 书籍
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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 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 【需要发票 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TensorFlow 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·
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【新华文轩】Python深度学习实用案例 正版书籍 新华书店旗舰店 清华大学出版社当当网 任选 月销量100 可开发票 报刊杂志类不支持七天无理由退换
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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：逻辑 算法与编程实战 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kaggle
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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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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 [保]伊凡·瓦西列夫(Ivan Vasilev) 著 冀振燕 赵子涵 刘伟 刘冀 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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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: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：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：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 基于TensorFlow 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 逻辑、算法与编程实战,何福贵编著,机械工业出版社
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1.全方位解读深度学习五大主流与前沿技术；2.理论与实战紧密结合，通过足够多的实际项目帮助读者；3.知识全面，详解深度学习模型在计算机视觉、自然语言处理、金融、强化学习等众多领域的新进展和应用；4.悉尼大学Basem Suleiman和Johan Alibasa以及伦敦大学玛丽女王学院Soren Riis等多位世界名校教师联袂推荐。
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Python深度学习基于PyTorch智能系统与技术丛书 深度学习入门教程机器学习和数据科学工具Numpy的使用神经网络 代找绝版图书，古旧图书15529850669
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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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