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Python深度学习 逻辑、算法与编程实战 何福贵 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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Python深度学习(基于TensorFlow)/智能系统与技术丛书
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Python深度学习与项目实战 周北 人民邮电出版社 9787115550835
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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 清华大学出版社 9787302628774
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Python深度学习 (美)弗朗索瓦·肖莱(Francois Chollet) 人民邮电出版社 畅销推荐，正版保证，现货直发，物流快捷，优惠多多，欢迎选购！
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Python深度学习 美弗朗索瓦肖莱(Francois Chollet) 人民邮电出版社 书籍
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Python深度学习入门:从基础知识到实践应用 (日)木村优志 著 贾哲朴 译 机械工业出版社
人工智能无疑是近年来热门词汇，而深度学习又是热门中的热门，对于想要进入人工智能行业的您来说，节省时间、快速入门首要问题。再多的知识也要实践，现场实操，才是快速学习、消化的通路。 《Python深度学习入门： 从基础知识到实践应用》正是这样一本，从基础理论讲起，以实操驱动的方式全面展示技巧和方法，为您提供了快速入门机器学习的途径，找到了学习的方法。
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Python深度学习算法实践(影印版)(英文版) (印)苏达桑·拉维尚迪兰 著 东南大学出版社
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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)/
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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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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深度学习实战【正版图书】 正版书籍，满额减，电子发票
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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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Python深度学习 基于PyTorch 第2版 吴茂贵 等 著 机械工业出版社
（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深度学习算法实战 中国水利水电出版社 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！
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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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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 基于PyTorch 第2版 9787111718802
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787111718802 Author 作者 吴茂贵 等 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 408页 Publisher 出版社 机械工业出版社 Publication Date 出版日期 2023-01-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 这是一本能指导读者快速掌握PyTorch和深度学习的著作，从PyTorch的原理到应用，从深度学习到强化学习，本书提供了全栈解决方案。 br / 第1版上市后销量和口碑俱佳，是深度学习领域的畅销书，被誉为PyTorch领域的标准著作。第2版在第1版的基础上，去芜存菁，与时具进，根据PyTorch新版本全面升级，技术性、实战性、针对性、丰富性、易读性均得到了进一步提升，必定能帮助读者更轻松、更高效地进入深度学习的世界。 br / 全书一共19章，在结构上分为三大部分：
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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深度学习实用案例 丁伟雄 编 新华文轩网络书店 正版图书 KFZBJCHPSHD 不支持退换 月销量100 预售 可开发票 XHWXWLSHD
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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深度学习算法实践 Sudharsan Ravichandiran著 东南大学出版社
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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)/
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787302555223 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 224页 Publisher 出版社 清华大学出版社 Publication Date 出版日期 2021-01-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 深度学习是人工智能技术和研究领域之一，通过建立人工神经网络在计算机上实现人工智能。通过学习本书，读者可以了解Python开发环境构建、Python基础、深度学习经典网络、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多个深度学习领域的知识。本书理论与实践并重，配套教学视频，知识体系完整全面，助力读者构建属于自己的深度学习知识体系，了解人工智能的发展趋势和新技术，并可以往自己感兴趣的方向扩展。 本书可作为人工智能初学者的入门书籍，也可作为
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Python深度学习入门 从零构建CNN和RNN (美)塞思韦德曼 著 郑天民 译 人民邮电出版社 WX
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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 机械工业出版社
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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：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
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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[精选二手书籍]Python深度学习弗朗索瓦·肖莱9787115488763人民邮电出版社【部分套装为单本价格 可开发票
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Python深度学习异常检测 使用Keras和PyTorch (美)斯里达尔·阿拉,(美)苏曼·卡拉扬·阿达里 著 杨小
"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：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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