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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 基于PyTorch 第2版 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)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深度学习与项目实战 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.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深度学习从原理到应用 (美)瓦伦蒂诺·佐卡 等 著 王存珉,王燕 译 人民邮电出版社
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 逻辑、算法与编程实战 何福贵 编 机械工业出版社
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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 王志立 编 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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[美] 弗朗索瓦·肖莱(Franc?ois Chollet) /2022-08-01 /人民邮电出版社发行部
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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 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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Python深度学习实用案例 丁伟雄编著 清华大学出版社 9787302673392
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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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适读人群 :对机器学习、深度学习感兴趣的高校学生及在职人员。 对Python、PyTorch、TensorFlow等感兴趣,并希望进一步提升的高校学生及在职人员。 (1)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)作者团队之前还著有《深入理解Spark机器学习》、《Python深度学习:基于TensorFlow》、《自己动手做大数据系统》等书。 (3)本书是《Python深度学习:基于TensorFlow》的姊妹篇。 (4)本书从工具使用、技术原理、算法实现、工程实践等维度全面、系统讲解了深度学习。 (5)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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