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  • 白话深度学习与TensorFlow 【工业技术】

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

  • 深度学习轻松学 核心算法与视觉实践 【工业技术】

    冯超著2017 年出版334 页ISBN:9787121317132

    本书从人工智能探讨最多的深度学习与机器学习的概念讲起,第2章讲解了人工智能技术领域涉及的高等数学基础,第3章和第4章分别介绍深度卷积神经网络的两个重要组成部分:全连接层和卷积层的基本知识及其算法;第5-8...

  • 解析深度学习 卷积神经网络原理与视觉实践 【工业技术】

    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学习框架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深度学习与计算机视觉实战 【工业技术】

    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,接着学习用Tensorflow处理大量图像数据,最后通过一个猫狗大...

  • 深度学习实践指南 基于R语言 【工业技术】

    (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、实用的深度学习实践指南。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学公...

  • 博文视点AI系列 深度学习核心技术与实践 【工业技术】

    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学习理论;然后讲解目前最热门的深度学习开源工具,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学习;最后是一些比较...

  • 矩结构分析模型入门到精通 【社会科学】

    赵守盈编著2010 年出版248 页ISBN:9787811356618

    本书介绍了一些基本概念以及AMOS的最基本的应用实例,还介绍了多组样本分析和复合模型技术,以及AMOS对缺失数据的处理和Bootstropping技术的运用。...

  • 深度学习实战 【工业技术】

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

    本书的第1章从深度学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,然后对深度学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...

  • 基于深度学习的自然语言处理 【工业技术】

    (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学习和前馈神经网络的基本知识,如何将机器学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的深度学习 揭示数据隐含的奥秘 【工业技术】

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

    本书主要介绍TensorFlow及其在各种深度学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...

出版时间

全部

10年(1)

10册年(1)

1177年(1)

1209年(1)

13年(1)

1322年(1)

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15年(1)

1590年(2)

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1868年(3)

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1909年(9)

1910年(15)

1911年(18)

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1913年(13)

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1976年(279)

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1978年(346)

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1987年(957)

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2015年(3798)

2016年(3393)

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