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 【店长推荐正版图书 请放心下单，本店所有商品均可开票】
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Python深度学习+Pytorch计算机视觉目标检测图像处理(套装共2册) 正版图书 可开发票
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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：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 【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 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
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Python深度学习从零开始学（双色印刷）宋立桓 清华大学出版社 Python深度学习入门
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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 斯里达尔·阿拉软件工具
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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 正版图书 可开发票
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Python深度学习 王志立 人工智能软件工具程序设计Python深度学习 正版图书 可开发票
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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 【正版保证】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
本书讨论使用TensorFlow和Keras等框架构建深度学习的应用程序，集中于所需的模型和算法，帮助你在短时间内提高实践技能。内容涵盖了聊天机器人、自然语言处理、人脸和对象识别等主题。目标是提供创建能够执行深度学习的的程序所需的概念、技术和算法实现。
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Python深度学习【正版图书，满额减，电子发票】 【正版】
本书是使用Python 进行深度学习实践的一本初学指南，将带领读者学习使用Python构建深度神经网络模型。本书不要求读者具有深度神经网络的相关经验，也没有罗列大量的公式，而是通过一些实际案例，以简单直白的方式介绍深度神经网络的两项任务——分类和回归，解析深度学习模型中的一些核心问题，以期让读者对深度学习的全貌有一个清晰的认识。通过简单易学的步骤，读者将学会如何使用Python构建深度神经网络模型。一旦掌握了这些步骤，读者就能够把这些知识转换为强大的数据科学应用程序。本书包括以下精彩内容： 释放深度神经网络的有效预测能力； 动手开发二元分类的解决方案； 为多元问题设计成功的应用； 掌握有效模型构建的技术； 调节深度神经网络，以改善其性能。
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Python深度学习实战 （美）罗恩·克努斯 著 化学工业出版社 【新华书店正版书籍】
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Python深度学习算法实战 (英)苏达桑·拉维尚迪兰 中国水利水电出版社 【新华书店正版图书书籍】 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达 关注店铺可享店铺优惠!
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Python深度学习原理、算法与案例,清华大学出版社 【新华书店自营店】 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
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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"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。%26nbsp;%26nbsp;%26nbsp;%26nbsp;《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-le
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Python深度学习从原理到应用 [美]瓦伦蒂诺·佐卡,[意]詹马里奥·斯帕卡尼亚,[英]丹尼尔·斯莱特 人民邮电 正版全新 现货直发 量大咨询在线客服有优惠！
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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
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Python深度学习及智能车竞赛实践,徐国艳 刘聪琳,机械工业出版社 【新华书店自营店】 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
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
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Python深度学习从零开始学（人工智能技术) 宋立桓 清华大学出版社 【新华书店正版图书书籍】 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达 关注店铺可享店铺优惠!
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Python深度学习(第2版) (保)伊万·瓦西列夫 等 著 杨轩 译 程序设计（新）专业科技 正版图书籍 中国水利水电
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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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Python深度学习 逻辑 算法与编程实战 深度学习算法设计 python编程书 附源代码自学教程书 Python操作数
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Python深度学习与项目实战 周北 人民邮电出版社 【新华全新正版书籍】 电子发票 正版保证 多仓就近发货
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Python深度学习：逻辑、算法与编程实战 何福贵 人工智能 AI 机器学习 数据爬取和清洗 图像识别分类 978711
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PYTHON深度学习实用案例 丁伟雄 著 清华大学出版社 【新华书店正版图书书籍】
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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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【出版社官方】Python深度学习第2二版 机器学习动手学深度学习自然语言处理python编程从入门到实战chatgpt
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Python深度学习入门与实战 使用Python库实现的深度学框架介绍书籍 深度学在计算机视觉和自然语言处理方面的应用
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Python深度学习异常检测 使用Keras和PyTorch 苏曼·卡拉扬·阿达里(Suman Kalyan Adari 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
主要内容 ● 了解异常检测的含义及其重要性 ● 熟悉利用scikit-learn进行异常检测的统计和传统机器学习方法 ● 借助Keras和PyTorch了解Python深度学习的基本知识 ● 掌握度量模型性能的基本数据科学概念：AUC、精确率和召回率等 ● 将深度学习应用于半监督和无监督异常检测
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Python深度学习及智能车竞赛实践 徐国艳,刘聪琳 编 机械工业出版社 【新华书店正版图书书籍】 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达 关注店铺可享店铺优惠!
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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深度学习实战 (美)罗恩·克努斯|译者:宿翀 化学工业 【新华书店正版图书书籍】
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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
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Python深度学习实战 基于Pytorch 吕云翔,刘卓然 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！
1. 使用PyTorch框架，快速入门深度学习。2. 8个实战案例，分别展示了针对不同的问题使用深度学习技术如何进行解决。3. 提供源程序、数据集、教学课件、教学大纲等学习资源。
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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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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
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。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同
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《Python深度学习：基于PyTorch（第2版）》畅销书升级，PyTorch领域公认标准著作，20余年研发经验AI专 新华书店，电子发票，多仓就近发货
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