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深度学习入门之PyTorch
『简体书』 作者:廖星宇 出版:电子工业出版社 日期:2017-09-01 深度学习如今已经成为了科技领域最炙手可热的技术,在本书中,我们将帮助你入门深度学习的领域。本书将从人工智能的介绍入手,了解机器学习和深度学习的基础理论,并学习如何用PyTorch框架对模型进行搭建。通过阅读本书,你将会学习到机器学习中的线性回归和logistic回归,深度学习的优化方法,多层全连接神 ... |
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深度学习与目标检测
『简体书』 作者:杜鹏 出版:电子工业出版社 日期:2020-03-01 本书的写作初衷是,从学者的角度,用一种通俗易懂的方式,把与基于深度学习的目标检测的相关论文中的理论和方法呈现给读者,同时针对作者在深度学习教学过程中遇到的难点,进行深入的分析和讲解。本书侧重对卷积神经网络的介绍,而深度学习的内容不止于此。所以,作者将深度学习分为有监督学习、无监督学习和强化学习三类, ... |
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未来IT图解:深度学习
『简体书』 作者:南野充则 著 出版:工人出版社 日期:2021-01-01 深度学习被评价为未来时代的重要技术,但它本身非常复杂,除了这方面的专家,一般大众很难掌握。主要原因是我们很难以一种易于理解的方式来解释深度学习的机制。首先,为了理解深度学习并,且必须先了解诸如神经网络之类的算法。其次,在描述诸如深度学习和神经网络之类的算法时,通常要使用数学公式,因此若没有技术或数学 ... |
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物联网深度学习
『简体书』 作者:[印] 穆罕默德·阿巴杜尔·拉扎克 著,郝艳杰 译 出版:清华大学出版社 日期:2021-02-01 《物联网深度学习 》详细阐述了与物联网深度学习相关的基本解决方案,主要包括物联网生态系统、物联网深度学习技术和框架、物联网中的图像识别、物联网中的音频语音声音识别、物联网中的室内定位、物联网中的生理和心理状态检测、物联网安全、物联网的预测性维护、医疗物联网中的深度学习等内容。此外,本书还提供了相应的 ... |
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R语言深度学习
『简体书』 作者:[美]弗朗索瓦?,肖莱[Francois,Chollet] 出版:机械工业出版社 日期:2021-04-01 近年来机器学习取得了长足的进步。深度学习系统使得一些以往不可能实现的智能应用成为现实,推动了图像识别和自然语言处理的巨大变革,也成功识别出了数据中的复杂模式。Keras深度学习库为使用R语言的数据科学家和开发者提供了处理深度学习任务的工具集。 《R语言深度学习》基于强大的Keras库及其R语言接口 ... |
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深度学习架构与实践
『简体书』 作者:鲁远耀 出版:机械工业出版社 日期:2021-07-01 本书讲述了深度学习架构与实践,共分为两个部分,第1部分(即第1~6章)为基础理论,主要对深度学习的理论知识进行了详细的讲解;第2部分(即第7~12章)为应用实践,以具体的实际案例为场景,通过理论和实践相结合的讲解方式使读者能够对深度学习技术有更好的理解。本书可以为读者提供一条轻松、快速入门深度学习的 ... |
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深度数字阅读推广研究
『简体书』 作者:茆意宏,马坤坤,彭爱东 出版:中国社会科学出版社 日期:2021-11-01 本书首先对深度数字阅读推广的内涵、机制与模式等进行理论分析,并以图书馆为例对我国深度数字阅读推广的发展现状进行了调查分析;其次,从深度数字阅读推广的目标用户视角,研究了用户在选择学术期刊论文和电子书过程中的关键感知点,分析了用户的感知行为特征对深度数字阅读推广的启示;后,聚焦推广信息视角,借鉴内容营 ... |
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人工智能深度学习综合实践
『简体书』 作者:罗卿,常城 出版:人民邮电出版社 日期:2022-08-01 本书较为全面地介绍深度学习模型训练、计算机视觉模型应用、自然语言处理模型应用等技术。全书共9个项目,包括深度学习全连接神经网络应用、深度学习卷积神经网络应用、深度学习模型训练——循环神经网络应用、计算机视觉模型数据准备、计算机视觉模型训练与应用、计算机视觉模型部署、自然语言处理预训练模型数据准备、自 ... |
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深度学习与目标检测(第2版)
『简体书』 作者:杜鹏 等 出版:电子工业出版社 日期:2022-11-01 本书的写作初衷是,从学者的角度,用一种通俗易懂的方式,将基于深度学习的目标检测的相关论文中的理论和方法呈现给读者,同时针对作者在深度学习教学过程中遇到的难点,进行深入的分析和讲解。本书侧重对卷积神经网络的介绍,而深度学习的内容不止于此。所以,作者将深度学习分为有监督学习、无监督学习和强化学习三类,将 ... |
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深度强化学习(图灵出品)
『简体书』 作者:王树森 黎彧君 张志华 出版:人民邮电出版社 日期:2022-11-01 本书基于备受读者推崇的王树森“深度强化学习”系列公开视频课,专门解决“入门深度强化学习难”的问题。 本书的独特之处在于:第一,知识精简,剔除一切不必要的概念和公式,学起来轻松;第二,内容新颖,聚焦近10年深度强化学习领域的突破,让你一上手就紧跟最新技术。本书系统讲解深度强化学习的原理与实现,但 ... |
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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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