当前位置:首页 > 名称

大约有2,000项符合查询结果项。(搜索耗时:0.0100秒)

为您推荐: pid控制系统设定 pid参数整定与复杂控制 神经网络 计算机神经网络 神经网络与深度学习 神经网络量化

  • TensorFlow神经网络编程 【工业技术】

    (印)曼普里特·辛格·古特,(印)拉蒂普·杜瓦著2018 年出版222 页ISBN:9787111611783

    本书简要介绍流行的TensorFlow库,并讲解如何用它训练不同的神经网络。 通过本书,读者将深入了解神经网络的基础知识和它背后的数学原理,以及为什么会选择TensorFlow训练神经网络。然后,实现一个简单的前馈神经...

  • 神经网络与PyTorch实战 【工业技术】

    肖智清著2018 年出版209 页ISBN:9787111605775

    全书分为三个部分。第1和第2章感性介绍神经网络的基础知识,并给出一个利用PyTorch搭建神经网络解决实际问题的例子,使读者对神经网络和PyTorch有初步的了解;第3~9章介绍基于Python和PyTorch的科学计算和神经网...

  • 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...

  • 深度学习 卷积神经网络从入门到精通 【工业技术】

    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学习中最为重要的模型,对引领深度学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...

  • 神经网络 R语言实现 【工业技术】

    (美)朱塞佩·查博罗,(美)巴拉伊·温卡特斯瓦兰著;李洪成译2018 年出版218 页ISBN:9787111603849

    本书从神经网络的基本概念出发,详细介绍了神经网络的学习过程、前向神经网络、后向反馈神经网络、循环和卷积神经网络、多层神经网络,感知神经网络、深度神经网络。在介绍神经网络基本知识的同时,应用当前最为...

  • 图解深度学习与神经网络 从张量到TensorFlow实现 【工业技术】

    张平编著2018 年出版326 页ISBN:9787121347450

    本书试图从图解的角度,直接面对深度学习背后的数学基础,帮助想入门神经网络和深度学习的初学者入门,并结合主流深度学习框架TensorFlow函数接口和代码进行讲解,使读者能快速上手深度学习应用。本书力求通过简单...

  • 神经网络与深度学习应用实战 【工业技术】

    刘凡平等编著2018 年出版236 页ISBN:9787121337185

    本书从神经网络与深度学习的基础理论出发,并结合应用示例给予读者对神经网络与深度学习的全面理解。本书内容从人工智能当下及未来的发展现状开始,逐步介绍数学理论基础和机器学习基础,然后从传统的人工神经网...

  • 脉冲神经网络原理及应用 【工业技术】

    蔺想红,王向文著2018 年出版280 页ISBN:9787030589491

    脉冲神经网络应用精确定时的脉冲序列表示与处理信息,与基于脉冲频率编码信息的传统人工神经网络相比,拥有更强大的计算能力,可以模拟各种神经信号和任意的连续函数,非常适合实现大脑神经信号的处理问题,是进行复...

  • Python神经网络编程 深度学习机器学习 【工业技术】

    (英)塔里克·拉希德著;林赐译2018 年出版197 页ISBN:9787115474810

    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...

  • 金融科技丛书 MXNet神经网络与量化投资 【工业技术】

    TOP极宽量化开源组编著2018 年出版300 页ISBN:9787121351532

    MXNet是亚马逊(Amazon)的深度学习库,以简单、高效、容易使用而著称。它拥有类似于Theano和TensorFlow的数据流图,为多GPU装置提供了良好的配置。本书以MXNet作为研究实践平台。书中主要介绍了在MXNet环境下,利用...

学科分类
出版时间
返回顶部