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Python深度学习异常检测 使用Keras和PyTorch 斯里达尔·阿拉软件工具
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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：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(第2版) 书籍非全新，8-99成新左右(实拍图以图片为准发货)
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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深度学习人工智能入门书籍机器学习实战 Python教程书深度学习从理论到实战探索深度学习技术和神经网络架构
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Python深度学习与项目实战 周北 人民邮电出版社 【新华书店全新正版图书】 电子发票 正版保证 多仓就近发货
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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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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：基于PyTorch 算法实现工程实践深度学习 编程语言与程序设计计算机软件工具使用技术原理【凤凰】
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Python深度学习从零开始学【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 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深度学习实用案例 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！
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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 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
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Python深度学习与项目实战 人工智能机器学习实战tensorflow神经网络编程生成对抗网络Py
全方位解读深度学习五大主流与前沿技术，理论与实战紧密结合，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。
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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深度学习实战 经典机器学习算法 神经网络应用场景卷积神经网络 Python深度学习书籍 探索机器学习和深度学
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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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Python深度学习：模型、方法与实现 介绍了对象检测、图像分类、图像语义分割、自然语言处理、自动驾驶等领域的新的深度学习模型、方法和实现
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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(第2版) 弗朗索瓦·肖莱 人工智慧入门书籍
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Python深度学习（第2版）（图灵出品） 弗朗索瓦·肖莱 人民邮电出版社 9787115597175
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Python深度学习异常检测 使用Keras和PyTorch 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！
"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TCN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方
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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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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 弗朗索瓦·肖莱（Francois Chollet） 著 【速开发票，优质售后，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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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：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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Python深度学习与项目实战 人工智能机器学习实战tensorflow神经网络编程生成对抗网络零基础自学python编
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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，是读者的首选。（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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