深入浅出神经网络与深度学习 - 第1页
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计算机 - 人工智能(AI)
深入浅出 神经网络 与 深度 学习
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...
2020年发布
8.8
[澳] 迈克尔·尼尔森
计算机 - 人工智能(AI)
神经网络 与 深度 学习 （吴岸城）
...案例丰富，深入浅出。对于正在进入人工智能时代的我们，这些内容无疑可以帮助我们更好地理解人工智能的原理，丰富我们对人类自身的认识，并启发我们对人机智能之争更深一层的思考与探索。《神经网络与深度学习》是...
2016年发布
5.5
吴岸城
计算机 - 人工智能(AI)
动手学 PyTorch建模与 应用：从深度 学习 到大模型
...清洗、特征工程以及深度学习解决问题的一般步骤等。第4章介绍PyTorch基础知识，包括张量的创建、激活函数、损失函数、优化器等。第5章介绍PyTorch深度神经网络，包括神经网络概述、卷积神经网络、循环神经网络等。
2024年发布
暂无
王国平
计算机 - 人工智能(AI)
深度 学习 入门：基于Python的理论与 实现
...中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面...
2018年发布
10
斋藤康毅
计算机 - 人工智能(AI)
Python机器学习 （原书第3版）
...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，还给出了从情感分析到神经网络的一些实践技巧，这些内容能使你快速解决你和你的...
2021年发布
暂无
［美］塞巴斯蒂安·拉施卡（Sebastian Raschka）
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
...还强调模型调优、训练技巧与部署建议，非常适合工程实践需求。本书分为两大部分：第一部分主要基于 Scikit-Learn，介绍机器学习的基础算法；第二部分则使用 TensorFlow 和 Keras，介绍神经网络与深度学习。
2024年发布
暂无
[法] 奥雷利安·杰龙（Aurélien Géron）
计算机 - 人工智能(AI)
深度 学习 进阶：自然语言处理
...seq2seq和Attention等技术背后的运行原理。学习曲线平缓按照“文字介绍→代码实现→分析结果→发现问题→进行改善”的流程，逐步深入，读者只需具备基础的神经网络和Python知识，即可轻松读懂。
2020年发布
9.7
[日] 斋藤康毅
计算机 - 人工智能(AI)
动手学 机器学习
...神经网络等算法；第三部分为非参数化模型，主要讨论支持向量机和决策树模型及其变种；第四部分为无监督模型，涉及聚类、降维、概率图模型等多个方面。本书将机器学习理论和实践相结合，以大量示例和代码带领...
2023年发布
8.8
张伟楠
计算机 - 编程
深入浅出 Python量化交易实战
...使用时下热门的深度学习技术，向读者介绍了多层感知机、卷积神经网络，以及长短期记忆网络在量化交易方面的前瞻性应用。 本书没有从Python基础语法讲起，对于传统交易策略也只是一带而过，直接将读者带入机器学习的世界...
2021年发布
5.8
段小手
计算机 - 计算机科学
机器学习 算法的数学解析与 Python实现
...机器学习基本概念及工具，然后从概念、原理、Python实现、应用场景几个方面，详细剖析机器学习中主要的算法，如线性回归算法、Logistic回归算法、KNN算法、朴素贝叶斯算法、决策树算法、支持向量机算法、K-means聚类算法、神经网络、集成学习方法...
2020年发布
8
莫凡
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