当前位置:首页 > 名称

大约有78,108项符合查询结果项。(搜索耗时:0.2297秒)

为您推荐: title动手学深度学习 精 title动手学深度学习 异步图书出品 python动手学机器学习 用python动手学机器学习pdf 动手学深度学习pytorch版 动手学强化学习

  • 深度习框架PyTorch快速开发与实战

    邢梦来,王硕,孙洋洋编著2018 年出版221 页ISBN:9787121345647

    深度习已经成为人工智能炙手可热的技术,PyTorch是一个较新的,容易上手的深度习开源框架,目前已得到广泛应用。本书从PyTorch框架结构出发,通过案例主要介绍了线性回归,逻辑回归,前馈神经网络,卷积神经网络,循.....

  • 白话深度习与TensorFlow

    高扬,卫峥编著;万娟插画设计2017 年出版304 页ISBN:9787111574576

    基础篇(1-3章):介绍深度习的基本概念和Tensorflow的基本介绍。原理与实践篇(4-8章):大量的关于深度习中BP、CNN以及RNN网络等概念的数知识解析,加以更朴素的语言与类比,使得非数专业的程序员还是能够比较...

  • 解析深度习 卷积神经网络原理与视觉实践

    魏秀参著2018 年出版185 页ISBN:9787121345289

    深入浅出地讲解深度卷积神经网络中的基本概念、涉及的主要技术、算法及其应用,并分析比较了当前流行的各类深度习框架Caffe,Tensorflow、Torch、MXNet及MatConvNet。本书并不是一本编程类书籍,而是通过基础...

  • OpenCV+TensorFlow深度习与计算机视觉实战

    王晓华著2019 年出版266 页ISBN:9787302518426

    本书分为12章,层次非常分明,先介绍计算机视觉产业现状和技术方案,然后介绍最基础的语言Python,然后介绍OpenCV库的使用,让读者了解到图像识别的基础操作,接着习用Tensorflow处理大量图像数据,最后通过一个猫狗大...

  • 深度习实践指南 基于R语言

    (英)尼格尔·刘易斯(N.D.Lewis)2018 年出版182 页ISBN:9787115477774

    本书是一本详细的、实用的深度习实践指南。它共有8章,详细讲解了循环神经网络、Elman神经网络、Jordan神经网络、自编码器、堆叠自编码器、受限玻尔兹曼机的相关知识。本书并没有详细介绍那些深奥的数公...

  • 博文视点AI系列 深度习核心技术与实践

    猿辅导研究团队著2018 年出版508 页ISBN:9787121329050

    首先从模型、隐层、训练优化等方面讲解基本的深度习理论;然后讲解目前最热门的深度习开源工具,包括Torch、Theano、Caffe、TensorFlow等;然后从视觉、语音、NLP三面应用进一步解释深度习;最后是一些比较...

  • 深度习实战

    (美)杜威·奥辛格(Douwe Osinga)著2019 年出版247 页ISBN:9787111624837

    本书的第1章从深度习相关的基本概念开始,介绍了典型的神经网络结构和各种层的设计特点,然后对深度习中常见的数据集进行了介绍,最后对数据预处理和数据集的划分进行了细致的阐述。第2章是与深度神经网络调...

  • 基于深度习的自然语言处理

    (以色列)约阿夫·戈尔德贝格(YOAVGOLDBERG)著;车万翔,郭江,张伟男,刘铭译;刘挺主审2018 年出版258 页ISBN:9787111593737

    本书重点介绍了神经网络模型在自然语言处理中的应用。首先介绍有监督的机器习和前馈神经网络的基本知识,如何将机器习方法应用在自然语言处理中,以及词向量表示(而不是符号表示)的应用。然后介绍更多专门的...

  • 基于TensorFlow的深度习 揭示数据隐含的奥秘

    (美)丹·范·鲍克塞尔著2018 年出版90 页ISBN:9787111588733

    本书主要介绍TensorFlow及其在各种深度习神经网络中的应用。全书共5章,首先介绍了TensorFlow的入门知识,包括其相关技术与模型以及安装配置,然后分别介绍了TensorFlow在深度神经网络、卷积神经网络、递归神...

  • 深度习 卷积神经网络从入门到精通

    李玉鉴,张婷,单传辉,刘兆英等著2018 年出版424 页ISBN:9787111602798

    卷积神经网络是深度习中最为重要的模型,对引领深度习的井喷式发展起到了不可或缺的作用。本书试图全面介绍卷积神经网络的模型和方法,详细讨论了其现代雏形、突破模型、加深模型、应变模型、跨连模型、区...

出版时间

全部

15年(1)

1654年(1)

1737年(1)

1758年(2)

18年(1)

1830年(2)

1881年(1)

1886年(1)

1900年(1)

1901年(4)

1902年(1)

1903年(1)

1905年(2)

1906年(2)

1907年(3)

1910年(2)

1912年(6)

1913年(8)

1914年(3)

1915年(3)

1916年(3)

1917年(5)

1918年(15)

1919年(7)

1920年(8)

1921年(7)

1922年(4)

1923年(11)

1924年(7)

1925年(15)

1926年(31)

1927年(24)

1928年(24)

1929年(35)

1930年(35)

1931年(39)

1932年(16)

1933年(64)

1934年(58)

1935年(73)

1936年(146)

1937年(47)

1938年(33)

1939年(30)

1940年(25)

1941年(18)

1942年(14)

1943年(14)

1944年(13)

1945年(14)

1946年(46)

1947年(83)

1948年(76)

1949年(92)

1950年(146)

1951年(228)

1952年(151)

1953年(265)

1954年(282)

1955年(265)

1956年(255)

1957年(301)

1958年(483)

1959年(416)

1960年(315)

1961年(273)

1962年(137)

1963年(125)

1964年(108)

1965年(156)

1966年(86)

1967年(16)

1968年(21)

1969年(21)

1970年(65)

1971年(142)

1972年(250)

1973年(270)

1974年(265)

1975年(413)

1976年(258)

1977年(412)

1978年(321)

1979年(364)

1980年(439)

1981年(368)

1982年(411)

1983年(456)

1984年(531)

1985年(570)

1986年(590)

1987年(693)

1988年(769)

1989年(832)

1990年(823)

1991年(776)

1992年(814)

1993年(880)

1994年(847)

1995年(742)

1996年(891)

1997年(1007)

1998年(1155)

1999年(1171)

2000年(1404)

2001年(1834)

2002年(2081)

2003年(2325)

2004年(2650)

2005年(2953)

2006年(3488)

2007年(3000)

2008年(3308)

2009年(3395)

2010年(3241)

2011年(3289)

2012年(3096)

2013年(3107)

2014年(2978)

2015年(3031)

2016年(2602)

2017年(2277)

2018年(1882)

2019年(711)

2020年(42)

2222年(2626)

29年(1)

54年(1)

I210年(1)

None年(3)

V22年(1)

V271年(1)

V355年(1)

null年(4)

ⅩL年(1)

主题年(1)

昭和年(3)

民国年(16)

返回顶部