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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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Python深度学习 王志立 清华大学出版社 人工智能软件工具程序设计Python深度学习 【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TensorFlow 吴茂贵 王冬 李涛 杨本法 机械工业出版社 【新华书店正版书籍】
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python深度学习教程 深度学习基于Keras的Python实践 深度学习框架架构开发设计教程 Keras编程框架书籍
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Python深度学习:基于TensorFlow 【速开发票,此书为单本而非一套,支持7天无理由退换】
本书共22章,分为三个部分。部分(第1~5章)为Python及应用数学基础部分,介绍Python和TensorFlow的基石Numpy,深度学习框架的鼻祖Theano,以及机器学习、深度学习算法应用数学基础等内容。第二部分(第6~20章)为深度学习理论与应用部分,介绍机器学习的经典理论和算法,深度学习理论及方法,TensorFlow基于CPU、GPU版本的安装及使用、TensorFlow基础、TensorFlow的一些新API,深度学习中神经网络方面的模型及TensorFlow实战案例,TensorFlow的高级封装,TensorFlow综合实战案例等内容。第三部分(第21~22章)为扩展部分,介绍强化学习、生成式对抗网络等内容。
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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 清华大学
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Python深度学习实战——基于Pytorch 深度学习主流框架Pytorch入门与实战,结合实际案例,由浅入深介绍Pytorch深度学习相关应用。提供原始程序、数据集、教学课件、教学大纲等学习资源
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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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深度学习及智能车竞赛实践 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!
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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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