PyTorch深度学习

本书详细讲解了如何使用前沿的深度学习库PyTorch来解决所有的深度学习需求，读者可使用PyTorch训练神经网络，提升其速度和灵活性，以及如何在不同的场景中应用神经网络。本书涵盖了ResNET、Inception、DenseNet...

深度学习的7种有力策略

将脑科学的研究成果与教育教学实践结合起来,是当前教育界的一大趋势。本书作者詹森长期致力到这一领域，力图实现学生学习的深度化。本书分7章，讲述了深度学习的一些有效策略，例如如何营造一种积极的学习文化、...

Python神经网络编程 深度学习机器学习

本书首先从简单的思路着手，详细介绍了理解神经网络如何工作所必须的基础知识。第一部分介绍基本的思路，包括神经网络底层的数学知识，第2部分是实践，介绍了学习Python编程的流行和轻松的方法，从而逐渐使用该语言...

深度学习与R语言

全书12章，分为原理篇（第1～8章），应用篇（第9～12章）。原理篇按照深度学习的发展过程，主要讨论了浅层神经网络、深度神经网络、Elman神经网络、Jordan神经网络、自动编码机、受限波尔兹曼机和深度信念网。应用篇R环境......

英语统考要览 考前强化训练指南

深度学习 一起玩转TensorLayer

本书由TensorLayer作者领衔写作，TensorLayer社区众包完成，作者全部来自一线人工智能研究员和工程师，内容不仅覆盖了传统书籍都有的多层网络、卷积网络、递归网络及增强学习等，还着重讲解了生成对抗网络、学习方...

泰国 超深度泰国旅行指南

本书共10个章节，通过“最佳景点”、“目的地指南”、“景点介绍”、“独特旅行体验”、“文化指南”和“外语手册”等专题为读者呈现了翔实的旅行资讯和极具带入感的视觉大片，为不同口味和预算的读者规划了各...

深度学习基础与实践

本书既覆盖足够的理论，又提供足够的实践，旨在让读者能够构建生产级别的深度学习工作流。本书前4章介绍深度学习概念、神经网络基础知识、深层网络是如何从神经网络演变而来的、4个主流的深层网络的架构。第5...

当代机器深度学习方法与应用研究

本书对当前最新的深度学习方法及应用进行了全面的概述，涵盖了自动语音识别（ASR）、计算机视觉、语言建模、文本处理、多模态学习以及信息检索等方向，能使读者对机器深度学习领域进行广泛而深入的了解，对有志于了...

深度学习实践 基于Caffe的解析

本书主要介绍Caffe的技术原理和一些高级使用技巧，首先介绍深度学习的趋势和业内动态，然后介绍Caffe的基础知识。在理解了Caffe算法的基础上，介绍Caffe的技术原理和特点，包括数学知识和设计知识。最后介绍Caffe...