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...

深度学习框架PyTorch 入门与实践

本书主要分为10部分内容。第1章：PyTorch概述，第2章：PyTorch快速，第3章：PyTorch核对象：Tenosr和Variable,第4章：PyTorch神经络具箱，第5章：PyTorch常具模块，第6章：PyTorch实战指南，第7章：Example之ImageNet，第8章：Example之G...

深度学习 入门与实践

本书是一本关于深度学习的入门读物，阐述了深度学习的发展历程、相关基本概念和工作原理。介绍了两个当前流行的深度学习工具：Caffe和TensorFlow。初步探讨了强化学习的基本原理和应用。为了能让初学者快速上...

深度学习 核心技术、工具与案例解析

本书共10章，可分为3个部分：第1～2章为第一部分，简介深度学习算法的发展历史和前沿技术简；第3～4章为第二部分，介绍深度学习主流框架；第5～10章为第三部分，主要为实践案例部分，结合应用场景使用深度学习技术解决......

深度学习、优化与识别

深度神经网络近来受到国内外广泛关注，已成为中国人工智能2.0的主要组成部分。本书系统地论述了深度神经网络基本理论、算法及应用。第一部分系统论述了理论及算法，包括深度前馈神经网络，深度卷积神经网络，深度...

深度学习原理与PyTorch实战

本书是一本系统性介绍深度学习及开源框架PyTorch的入门书。书中运用大量案例介绍了PyTorch的基本使用、神经网络的搭建、卷积神经网络、循环神经网络的基本概念和实现，以及最新的实用技术，包括迁移学习、对抗...

强化学习与深度学习 通过C语言模拟

本书以深度学习和强化学习作为切入点，通过原理解析、算法步骤说明、代码实现、代码运行调试，对强化学习、深度学习以及深度强化学习进行了介绍和说明。本书共4章。第1章介绍了人工智能、机器学习、深度学习、...

人民邮电 深度学习原理与实践

本书系统全面、循序渐进地介绍了深度学习的各方面知识，包括技术经验、使用技巧和实践案例。本书详细介绍了目前深度学习相关的常用网络模型（ANN、DNN、CNN、RNN），以及不同网络模型的算法原理和核心思想。本书利...

数据运营 深度揭秘SEO电商数据抓取技术

深度学习在动态媒体中的应用与实践

本书是一本深度学习的入门读物，对深度学习的基本理论进行了介绍之后，主要以Ubuntu系统为例搭建了三大主流框架-Caffe、TensorFlow、Torch，然后分别在三个框架下，通过三个实战项目熟悉了框架的使用方法，并详细描...