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深度学习技术基础与实践
『简体书』 作者:吕建成 段磊 张卫华 桑永胜 耿天玉 出版:高等教育出版社 日期:2023-01-01 本书是新一代人工智能实践系列教材之一,从理论基础、平台框架、网络模型和模型优化4个方面重点阐述深度学习技术的基础与实践。本书分为4篇8章内容,包括深度学习概述、深度学习原理、深度学习框架、MindSpore实践、卷积神经网络、模型优化与强化学习实战。 本书可作为人工智能专业、智能科学与技术专业以及计 ... |
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基于深度学习的深浅海水声信号分类识别技术
『简体书』 作者:王岩 著 出版:冶金工业出版社 日期:2023-10-01 本书详细介绍了如何利用深度学处理水声通信中常见的时间衰落、信号长度变化以及多普勒效应等问题,以在深浅海多途信道下实现的水声通信信号自动识别。本书可供水声通信领域的工程技术人员和科研人员阅读,也可供高等院校相关专业的师生参考。 ... |
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Python、Scikit-Learn、Keras、Pytorch深度学习畅销书(套装共2册)
『简体书』 作者:[法]奥雷利安·杰龙 [美]塞巴斯蒂安·拉施卡 [美]刘玉溪 出版:机械工业出版社 日期:2024-06-01 《Python机器学习:基于PyTorch和Scikit-Learn 》 本书是一本在PyTorch环境下学习机器学习和深度学习的综合指南,可以作为初学者的入门教程,也可以作为读者开发机器学习项目时的参考书。 本书讲解清晰、示例生动,深入介绍了机器学习方法的基础知识,不仅提供了构建机器学习模型的 ... |
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深度卷积神经网络原理与实践
『简体书』 作者:周浦城 等 出版:电子工业出版社 日期:2020-09-01 深度学习是人工智能与机器学习领域的重要研究分支,深度卷积神经网络是其核心内容之一。本书作为一本深度卷积神经网络方面的入门与提高书籍,目的是使读者通过学习了解和掌握卷积神经网络的理论基础与应用方法。全书共10章,分为三个部分:第1~3章为*部分,主要介绍卷积神经网络基本理论;第4~5章为第二部分,概述 ... |
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深度学习进阶 自然语言处理
『简体书』 作者:[日]斋藤康毅 出版:人民邮电出版社 日期:2020-10-01 《深度学习进阶:自然语言处理》是《深度学习入门:基于Python 的理论与实现》的续作,围绕自然语言处理和时序数据处理,介绍深度学习中的重要技术,包括word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq 和Attention 等。本书语言平实,结合大量示意图和Python代码,按照提出问题思考 ... |
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Python深度学习与项目实战
『简体书』 作者:周北 出版:人民邮电出版社 日期:2021-02-01 本书基于Python以及两个深度学习框架Keras与TensorFlow,讲述深度学习在实际项目中的应用。本书共10章,首先介绍线性回归模型、逻辑回归模型、Softmax多分类器,然后讲述全连接神经网络、神经网络模型的优化、卷积神经网络、循环神经网络,*后讨论自编码模型、对抗生成网络、深度强化学习。 ... |
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深度学习理论及实战(MATLAB版)
『简体书』 作者:赵小川,何灏 出版:清华大学出版社 日期:2021-02-01 《深度学习理论及实战(MATLAB版)》主要介绍深度学习理论及实战,共5章,内容包括机器学习、人工神经网络、卷积神经网络、MATLAB深度学习工具箱和应用实例。在介绍基础理论方面,本书深入浅出、语言生动、通俗易懂; 在介绍应用实例时,本书贴近实际、步骤翔实、举一反三。本书对数十个例程进行了深入的讲解 ... |
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深度学习原理与PyTorch实战
『简体书』 作者:张伟振 出版:清华大学出版社 日期:2021-05-01 本书按照从理论到实践,从实践到创造的顺序讲解深度学习领域的知识与技术,代码翔实,公式简单易懂。 本书第1章介绍深度学习的概念和目前的形势,第2章介绍Python编程语言基础,第3章使用Python语言计算极限、导数、级数等数学问题,第4章讲解深度学习的基本原理与PyTorch框架的基本使用,第5章和 ... |
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深度学习入门与TensorFlow实践
『简体书』 作者:林炳清 出版:人民邮电出版社 日期:2022-02-01 本书首先介绍深度学习方面的数学知识与Python基础知识,线性模型中的线性回归模型和logistic模型;然后讲述正向传播算法、反向传播算法及深度神经网络的完整训练流程,输出层的激活函数和隐藏层的常见激活函数,深度学习的过拟合和欠拟合,应对过拟合的方法,以及使用TensorFlow 2建立深度神经网 ... |
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2022年ICT深度观察
『简体书』 作者:中国信息通信研究院 出版:人民邮电出版社 日期:2022-06-01 《2022年ICT深度观察》主要内容为中国信息通信研究院2022年在ICT产业、两化融合与产业互联网、无线移动、信息网络、先进计算、大数据与人工智能、数字经济与治理、网络安全八大科学研究领域的深度观察、研究报告,具有较强的时效性和实用性。《2022年ICT深度观察》的主要读者对象为国内外电信运营商、 ... |
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深度学习
『简体书』 作者:刘鹏 出版:电子工业出版社 日期:2018-01-01 本书是深度学习的入门教材,系统地介绍了深度学习的基本概念与实战应用,包括深度学习在图像、语音、文本方向的应用,以及前沿发展等。本书分为10章,大致为3个部分:第1部分(1-3章)介绍深度学习的基础知识。第2部分(4-6章)介绍深度学习的各个方面,从算法设计到模型实现。第3部分(8-10章)介绍深度学 ... |
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深入浅出神经网络与深度学习
『简体书』 作者:[澳] 迈克尔·尼尔森[Michael,Nielsen] 出版:人民邮电出版社 日期:2020-08-01 本书深入讲解神经网络和深度学习技术,侧重于阐释深度学习的核心概念。作者以技术原理为导向,辅以贯穿全书的MNIST手写数字识别项目示例,介绍神经网络架构、反向传播算法、过拟合解决方案、卷积神经网络等内容,以及如何利用这些知识改进深度学习项目。学完本书后,读者将能够通过编写Python代码来解决复杂的模 ... |
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深度学习方法解析与实战应用
『简体书』 作者:崔翛龙 出版:西安电子科技大学出版社 日期:2020-10-01 本书以深入浅出的方式,讲解何为人工智能,如何掌握以深度学习为代表的人工智能相关方法,以及如何进行落地应用。本书从理论、工具基础讲解开始,层层递进,分别向读者清晰地展现了卷积神经网络、生成式对抗网络、循环神经网络、深度强化学习的知识脉络与方法原理。同时,按照具体应用场景,结合主流深度学习框架,给出所讲 ... |
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深度学习原理与应用
『简体书』 作者:周中元 等 出版:电子工业出版社 日期:2021-03-01 本书系统性地介绍了深度学习的原理、关键技术及相关应用,首先从基本概念、必备的线性代数、微积分、概率统计等数学知识等入手,这些预备知识可帮助读者更好地理解深度学习技术。接着对深度学习方法和技术进行了详细介绍,包括卷积神经网络、反馈神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等,针对每个技术都力图用简单易懂的语 ... |
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深度学习的驾驶意图识别
『简体书』 作者:李敏,刘碧龙 著 出版:化学工业出版社 日期:2021-05-01 《深度学习的驾驶意图识别》主要介绍了Python基础知识、信号处理技术、机器学习基础、深度学习的驾驶意图识别、驾驶意图人机融合。书中运用小波理论、小波包理论、主成分分析法等对信号进行处理,并通过Python实现;介绍了深度学习模型循环神经网络、LSTM模型;同时还介绍了输入脑电信号对驾驶意图识别的试 ... |
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深度强化学习落地指南
『简体书』 作者:魏宁 出版:电子工业出版社 日期:2021-08-01 本书从工业界一线算法工作者的视角,对深度强化学习落地实践中的工程经验和相关方法论做出了深度思考和系统归纳。本书跳出了原理介绍加应用案例的传统叙述模式,转而在横向上对深度强化学习落地过程中的核心环节进行了完整复盘。主要内容包括需求分析和算法选择的方法,动作空间、状态空间和回报函数设计的理念,训练调试和 ... |
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日本深度游 冲绳
『简体书』 作者:TAC出版编辑部 出版:东方出版社 日期:2020-02-01 《日本深度游》系列图书按照日本的行政区划分地区介绍各地旅游资源,共包含12种图书,《日本深度游 冲绳》为其中一种。 《日本深度游 冲绳》开篇首先按不同主题分类介绍海滩、海景度假村、海族馆等富有冲绳特色的旅游资源,然后分“游玩”“漫步·观光”“美食”“购物”四大部分详细介绍冲绳的各种游玩项目、度假景区 ... |
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深度学习初学者指南
『简体书』 作者:[智]巴勃罗·里瓦斯[Pablo Rivas] 出版:机械工业出版社 日期:2021-11-01 本书分为三部分。第1部分将帮助你快速理解从数据中学习、深度学习基本架构、如何准备数据,以及深度学习中经常使用的基本概念。第二部分将重点介绍无监督学习算法。从自编码器开始,然后转向层数更深、规模更大的神经网络模型。第三部分介绍监督学习算法,你将掌握基本和高级深度学习模型的实现方法,并能够将这些模型用于 ... |
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Python深度学习从零开始学
『简体书』 作者:宋立桓 出版:清华大学出版社 日期:2022-05-01 本书立足实践,以通俗易懂的方式详细介绍深度学习的基础理论以及相关的必要知识,同时以实际动手操作的方式来引导读者入门人工智能深度学习。本书的读者只需具备Python语言基础知识,不需要有数学基础或者AI基础,按照本书的内容循序渐进地学习,即可快速上手深度学习。本书配套示例源码、PPT课件、数据集、开发 ... |
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图像处理与深度学习
『简体书』 作者:郭明强 出版:电子工业出版社 日期:2022-06-01 本书内容由浅入深、循序渐进,涵盖了深度学习在图像处理中的应用技术。本书共8章,首先简要介绍图像处理技术,以及深度学习在图像领域中的应用;接着对深度学习在图像处理中的应用技术进行详细介绍,包括图像阴影检测、图像阴影去除、图像噪声处理、图像匀光和匀色等内容;然后对基于卷积神经网络的图像超分辨率重建方法进 ... |
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