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Python深度学习实战:75个有关神经网络建模强化学习与迁移学习的解决方案 - 第1页

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计算机 -  编程

Python深度学习实战75有关神经网络建模强化学习与迁移学习的解决方案

《Python深度学习实战:75个有关神经网络建模强化学习与迁移学习的解决方案》以自上而下和自下而上的方法来展示针对不同领域实际问题的深度学习解决方案,包括图像识别、自然语言处理、时间序列预测和机器人操纵等。还讨论了采用诸如...
2018年发布
暂无
英德拉·丹·巴克
Python深度学习实战:75个有关神经网络建模强化学习与迁移学习的解决方案封面图
计算机 -  人工智能(AI)

PyTorch深度学习实战

...训练深层神经网络;(2)实现模块和损失函数;(3)使用 PyTorch Hub 预先训练的模型;(4)探索在 Jupyter Notebooks 中编写示例代码。本书适用于对深度学习感兴趣的 Python 程序员。了解深度学习的基础知识对...
2022年发布
7.9
[美] 伊莱·史蒂文斯
PyTorch深度学习实战封面图
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

...用法,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)
机器学习实战(原书第3版) : 基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow封面图
计算机 -  人工智能(AI)

机器学习实战 (原书第2版) : 基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow

...类别和基本概念;第二部分介绍神经网络和深度学习,涵盖以下主题:什么是神经网络以及它们有什么用,使用TensorFlow和Keras构建和训练神经网络的技术,以及如何使用强化学习构建可以通过反复试错,学习好的策略的代理程序。第一部分...
2020年发布
10
Aurélien Géron
机器学习实战 (原书第2版) : 基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow封面图
计算机 -  人工智能(AI)

零基础机器学习

...的实战能力。本书通过AI“小白”小冰拜师程序员咖哥学习机器学习的对话展开,内容轻松,实战性强,主要包括机器学习快速上手路径、数学和Python 基础知识、机器学习基础算法(线性回归和逻辑回归)、深度神经网络...
2020年发布
9.1
黄佳
零基础学机器学习封面图
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

...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、自动编码器,等等。在掌握深度学习理论和编程技能之后,读者还会学到如何基于PyTorch 深度学习框架实战计算机...
2018年发布
4.6
唐进民
深度学习之PyTorch实战计算机视觉封面图
计算机 -  人工智能(AI)

深度学习训练营:21天实战TensorFlow+Keras+scikit-learn

...识别等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
深度学习训练营:21天实战TensorFlow+Keras+scikit-learn封面图
计算机 -  编程

深入浅出Python量化交易实战

...对策略进行回测,以便让读者能够有效评估自己的策略。 另外,本书还讲解了自然语言处理(NLP)技术在量化交易领域的发展趋势,并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...
2021年发布
5.8
段小手
深入浅出Python量化交易实战封面图
计算机 -  编程

Python编程300例:快速构建可执行高质量代码

本书以人工智能发展为时代背景,通过实际案例应用描述算法,为Python程序员提供较为详细的实战方案,以便深度学习。主要从算法上分为数学、搜索、回溯、递归、排序、迭代、贪心、分治和动态规划等;从数据结构上分为字符串、数组、指针...
2020年发布
暂无
李永华
Python编程300例:快速构建可执行高质量代码封面图
计算机 -  人工智能(AI)

图解大模型:生成式AI原理与实战

...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理解大模型的原理并上手大模型应用开发。书中示例还可以一键在线运行,让学习过程更轻松。 编辑推荐
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)
图解大模型:生成式AI原理与实战封面图
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