深度学习：方法及应用 - 第1页
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计算机 - 深度学习
深度 学习 ：方法 及 应用
...多模态学习等领域进行了全面阐述。每章既讲述方法原理，也注重展示应用效果与实战案例，有助于读者理解深度学习技术如何在信号与信息处理任务中产生变革性影响。该书适合作为高等院校人工智能与机器学习课程的...
2016年发布
6.1
邓力、俞栋
计算机 - 人工智能(AI)
神经网络与深度 学习
...介绍人工智能、机器学习、深度学习的概要。第2、3章介绍了机器学习的基础知识。第4、5、6章分别讲述三种主要的神经网络模型：前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。第7章介绍神经网络的优化与正则化方法。第8...
2020年发布
10
邱锡鹏
计算机 - 人工智能(AI)
深度 学习 基础与概念
...产生的深远影响；继而深入探讨支撑深度学习的数学原理，包括概率、标准分布等；在网络模型方面，从单层网络逐步深入到多层网络、深度神经网络，详细讲解其结构、功能、优化方法及其在分类、回归等任务中的应用，同时涵盖卷积网络、Transformer...
2025年发布
9.5
[英]克里斯托弗 · M. 毕晓普（Christopher M. Bishop）、[英]休·毕晓普（Hugh Bishop)
计算机 - 人工智能(AI)
动手深度 学习 -PyTorch(第二版)
...深度学习计算性能的重要因素，并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。 本书同时覆盖深度学习的方法和实践，主要面向在校大学生、技术人员和研究人员。阅读本书需要读者了解基本的Python编程知识及...
2023年发布
10
阿斯顿·张、李沐
计算机 - 人工智能(AI)
图解大模型：生成式AI原理与实战
...微调方法，包括嵌入模型的构建、分类任务的优化及生成式模型的微调，以适应特定需求。 本书适合对大模型感兴趣的开发者、研究人员和行业从业者。读者无须深度学习基础，只要会用 Python，就可以通过本书深入...
2025年发布
7.7
[沙特] 杰伊·阿拉马尔（Jay Alammar）、[荷] 马尔滕·格鲁滕多斯特（Maarten Grootendorst）
计算机 - 人工智能(AI)
机器学习 实战（原书第3版） : 基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow
...该书基于当前主流的机器学习库——Scikit-Learn、Keras 和 TensorFlow 2.x，涵盖从数据预处理、模型训练与评估，到深度神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及自然语言处理等多个实用主题。本书采用项目驱动的方式，通过多个真实...
2024年发布
暂无
[法] 奥雷利安·杰龙（Aurélien Géron）
计算机 - 计算机图形学与设计
深度 学习 之PyTorch实战计算机视觉
...的三大应用方向，《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》旨在帮助零基础或基础较为薄弱的读者入门深度学习，达到能够独立使用深度学习知识处理计算机视觉问题的水平。通过阅读本书，读者将学到人工智能的基础概念及Python...
2018年发布
4.6
唐进民
计算机 - 人工智能(AI)
自然语言处理 : 原理、方法 与应用
...读者在学习自然语言处理知识的同时还可学会PyTorch框架技术，内容完整、步骤清晰，提供了工程化的解决方案。 本书可作为有一定深度学习基础的读者的入门书，也可作为从事自然语言处理算法工作的技术人员及培训机构的...
2023年发布
暂无
王志立
计算机 - 深度学习
PyTorch计算机视觉实战：目标检测、图像处理与深度 学习
...等；第三部分（第 11~13 章）介绍各种图像处理技术，包括自编码器模型和各种类型的 GAN 模型；第四部分（第 14~18 章）探讨将计算机视觉技术与 NLP、强化学习和 OpenCV 等技术相结合来解决传统问题的新方法。
2023年发布
暂无
[印] V·基肖尔·阿耶德瓦拉 等
计算机 - 人工智能(AI)
Easy RL：强化学习 教程
...重要方法，在游戏、自动驾驶、机器人路线规划等领域得到了广泛的应用。本书结合了李宏毅老师的“深度强化学习”、周博磊老师的“强化学习纲要”、李科浇老师的“世界冠军带你从零实践强化学习...
2022年发布
8.3
王琦
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