深度学习：方法及应用 - 第4页
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计算机 - 人工智能(AI)
深度 学习 入门5：生成模型
...是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括 3 个部分：第 1 部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第 2 部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和...
2017年发布
9.8
[美] 伊恩·古德费洛 等
计算机 - 人工智能(AI)
机器学习 导论（原书第3版）
...机的排名算法、矩阵分解和谱方法、距离估计、新的核算法、多层感知器的深度学习和非参数贝叶斯方法。书中对所有学习算法都进行了解释，以便读者可以很容易地将书中的公式转变为计算机程序。
2016年发布
10
[土耳其] 埃塞姆·阿培丁（EthemAlpaydin）
计算机 - 人工智能(AI)
动手学 深度 学习 (第二版)
...和循环神经网络；第三部分评价优化算法，检验影响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...
2019年发布
9.2
阿斯顿·张
计算机 - 人工智能(AI)
图解深度 学习
本书从深度学习的发展历程讲起，以丰富的图例从理论和实践两个层面介绍了深度学习的各种方法，以及深度学习在图像识别等领域的应用案例。内容涉及神经网络、卷积神经网络、受限玻尔兹曼机、自编码器、泛化能力的...
2018年发布
7.3
[日] 山下隆义
计算机 - 人工智能(AI)
深度 学习 入门4：强化学习
...学习、DQN、策略梯度法等几章则分别讨论了深度学习在强化学习领域的应用。本书延续“鱼书”系列的风格，搭配丰富的图、表、代码示例，加上轻松、简明的讲解，让人循序渐进地理解强化学习中各种方法...
2024年发布
10
[日] 斋藤康毅
计算机 - 计算机科学
深度 学习 入门之PyTorch
...优化方法、多层全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络，以及生成对抗网络，最后通过实战了解深度学习前沿的研究成果，以及 PyTorch 在实际项目中的应用。《深度学习入门之PyTorch》将理论和代码相结合，帮助读者更好地入门深度学习...
2017年发布
5.7
廖星宇
计算机 - 人工智能(AI)
深度 学习 与大模型基础
本书以通俗易懂的语言和有趣的插画来解释深度学中的概念和方法，生动形象的插图更容易帮助读者理解和记忆。同时，书中指导读者将自己的理解制作成短，以加强学效果。另外，书中还...
2024年发布
暂无
段小手
计算机 - 数据科学与大数据
统计学习 导论：基于R应用 （原书第2版）
本书介绍了一些重要的建模和预测技术以及相关应用，涵盖以下主题：线性回归、分类、重采样方法、收缩方法、基于树的方法、支持向量机、聚类、深度学习、生存分析、多重测试等。书中每一章都包含一个教程，通过...
2024年发布
[美] 丹妮拉·威腾 等
计算机 - 人工智能(AI)
智能计算系统（第2版） : 从深度 学习 到大模型
...基本概念、编程模型和使用方法，第5章介绍编程框架的工作原理，第6章回顾深度学习所用的处理器结构从通用逐步走向专用的过程，第7章介绍深度学习处理器的体系结构应当如何应对大模型处理中的计算...
2024年发布
暂无
计算机 - 人工智能(AI)
Python机器学习 （原书第3版）
...学习入门必读之作。它的内容涵盖了众多高效Python库，包括scikit-learn、Keras和TensorFlow等，系统性地梳理和分析了各种经典算法，并通过Python语言以具体代码示例的方式深入浅出地介绍了各种算法的应用...
2021年发布
暂无
［美］塞巴斯蒂安·拉施卡（Sebastian Raschka）
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