神经网络与深度学习（吴岸城） - 第6页
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计算机 - 编程
深度 学习 的数学：使用Python语言
...深度学习解决实际问题时游刃有余。本书通过Python代码示例来讲解深度学习背后的关键数学知识，包括概率论、统计学、线性代数、微分等，并进一步解释神经网络、反向传播、梯度下降等深度学习领域关键知识背后的原理。本书适合有一定深度...
2023年发布
10
[美] 罗纳德·T. 纽塞尔
计算机 - 计算机科学
深度 学习 入门之PyTorch
...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，适合任何对深度学习...
2017年发布
5.7
廖星宇
计算机 - 人工智能(AI)
深度 学习 高手笔记（卷1）：基础算法
...第一篇主要介绍深度学习在计算机视觉方向的一些卷积神经网络，从基础骨干网络、轻量级 CNN、模型架构搜索 3 个方向展开，介绍计算机视觉方向的里程碑算法；第二篇主要介绍深度学习在自然语言处理方向的重要突破，包括...
2022年发布
8.7
刘岩
计算机 - 计算机科学
21个项目玩转深度 学习 ：基于TensorFlow的实践详解
...项目玩转深度学习：基于TensorFlow 的实践详解》以实践为导向，深入介绍了深度学习技术和TensorFlow 框架编程内容。通过本书，读者可以训练自己的图像识别模型、进行目标检测和人脸识别、完成一个风格迁移应用，还可以使用神经网络生成...
2018年发布
6
何之源
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
...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 编程技能，掌握PyTorch 的使用方法，学到深度学习相关的理论知识，比如卷积神经网络、循环神经网络...
2018年发布
4.6
唐进民
计算机 - 人工智能(AI)
深度 学习 入门4：强化学习
...了深度强化学习的全新技术。全书从适合入门的多臂老虎机问题切入，依次介绍了定义一般强化学习问题的马尔可夫决策过程、用于寻找答案的贝尔曼方程，以及解决贝尔曼方程的动态规划法、蒙特卡洛方法和TD方法。随后，神经网络和...
2024年发布
10
[日] 斋藤康毅
计算机 - 人工智能(AI)
深度 学习 训练营：21天实战TensorFlow+Keras+scikit-learn
...7个项目；生成类项目包括看图写话、生成电视剧剧本、风格迁移、生成人脸等6个项目。本书代码丰富，注释详尽，适合有一定Python基础的读者，包括计算机相关专业的学生、程序员和人工智能神经网络的技术爱好者。
2020年发布
暂无
张强
计算机 - 人工智能(AI)
漫画机器学习 入门
本书以多层神经网络、玻尔兹曼机器学习等经典理论为开端，以深度学习为结果，向读者展示了一个非常美妙的机器学习技术领域。内容包括数据采集、数据挖掘、机器学习、支持向量机、神经网络、模型调整、基于玻尔兹曼机器学习的图像处理方法...
2018年发布
7.8
（日）大关真之
计算机 - 人工智能(AI)
百面机器学习 ：算法工程师带你去面试
...模型评估、降维等经典机器学习领域出发，构建一个算法工程师必 - 备的知识体系；见神经网络、强化学习、生成对抗网络等新科研进展之微，知深度学习领域胜败兴衰之著；“博观而约取，厚积而薄发”，在...
2018年发布
8.5
葫芦娃 等
计算机 - 人工智能(AI)
人工智能简史
...的发展史，几乎覆盖人工智能学科的所有领域，包括人工智能的起源。、自动定理证明、专家系统、神经网络、自然语言处理、遗传算法、深度学习、强化学习、超级智能、哲学问题和未来趋势等，以宏阔的视野和生动的语言，对人工智能进行了全面回顾和深度点评...
2017年发布
7.2
尼克
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