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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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1.日本深度学习入门经典畅销书，原版上市不足2年印刷已达100 000册。长期位列日亚“人工智能”类图书榜首，众多五星好评。2.使用Python 3，尽量不依赖外部库或工具，从零创建一个深度学习模型。3.示例代码清晰，源代码可下载，需要的运行环境非常简单。读者可以一边读书一边执行程序，简单易上手。4.使用平实的语言，结合直观的插图和具体的例子，将深度学习的原理掰开揉碎讲解，简明易懂。5.使用计算图介绍复杂的误差反向传播法，非常直观。6.相比AI圣经“花书”，本书更合适入门。对于非AI方向的技术人员，本书将大大降低入门深度学习的门槛；对于在校大学生、研究生，本书不失为学习深度学习的一本好教材；即便是在工作中已经熟练使用框架开发各类深度学习模型的读者，也可以从本书中获得新的体会。——摘自本书译者序
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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）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。
深度学习与Python实现及应用 郭彤颖、薛亚栋、李娜、刘冬莉 等 清华大学出版社 【新华书店正版书籍】
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正版 基于Python的深度学习图像处理 易诗 钟晓玲 9787111757450 机械工业 可开发票，现货速发
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正版书籍 Python 深度学习异常检测使用Keras和PyTorch [美]斯里达尔·阿拉（SridharAlla）, 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
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T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
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正版现货： Python 深度学习实战：75个有关神经网络建模、强化学【铭悦文化 保证正版】
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1. 涵盖深度学习算法的实际应用和*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侵检测系统； 5. 提供源代码。
深度学习与Python实现及应用 郭彤颖 等 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！
本书旨在为对深度学习感兴趣并从事相关研究的本科生、研究生、工程师和研究人员提供推荐的基础知识和Python实现方法。在内容编排方面，注重理论和实践的结合，基础知识和前沿技术的结合，并附有相关的应用及实战案例。希望读者通过阅读和学习这本书，感受到从事深度学习相关研究的乐趣。
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正版书籍 Python深度元学习算法（人工智能专业） 王茂发,陈慧灵,徐艳琳,龚启舟,冷志雄,万泉,颜丙辰 清华大学出版 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
立足于现有元学习、深度学习、机器学习技术，给出一套较为完备的深度元学习技术框架，同时加入了笔者所在课题组的一些研究成果，提出了一系列具有启发性的元学习算法和思考方向。 l行文力求浅显易懂、深入浅出，每章课后还配有相应的思考题，可以作为高等学校计算机相关专业研究生或高年级本科生理论教学，也可以作为学习深度元学习技术的参考书。
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《Python推荐系统实战：基于深度学习、NLP和图算法的应用型推荐系统》从基本方法、流行方法、先进方法及新技术四个层面来介绍如何自己动手构建推荐系统。通过本书的学习，读者可以掌握推荐系统的基本概念，了解不同类型的推荐引擎及其功能，学会使用传统算法来构建推荐系统和混合推荐系统，使用聚类和分类算法来构建基于机器学习的推荐系统。《Python推荐系统实战：基于深度学习、NLP和图算法的应用型推荐系统》可引导读者运用自然语言处理、深度学习和知识图谱来实现推荐系统，从而实现业务的增长。 特色主题： 使用Python来理解和实现不同的推荐系统 掌握协同过滤、超市购物车分析和矩阵分解等 构建基于内容和协同过滤的混合推荐系统 运用机器学习、NLP和深度学习来构建推荐系统
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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。
"（1）知识覆盖全面，内容新颖独特，涵盖基于模型的算法、无模型方法、深度Q-学习、策略梯度和多智能体强化学习等算法以及国际前沿研究和热点方向。（2）侧重基本概念和基础知识，总结提炼强化学习和深度强化学习的理论研究。（3）重点突出在OpenAI Gym工具包下使用PyTorch和TensorFlow框架的深度强化学习算法。（4）详尽分析特定场景领域的数学建模和理论推导过程，理论讲解深入浅
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Python深度强化学习 基于Chainer和OpenAI Gym 牧野 机械工业出版社 【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深度强化学习：基于Chainer和OpenAIGym 西崎博光 机械工业出版社 9787111692584
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