深度学习 - 第1页

本书基于真实数据集，全面系统地阐述现代计算机视觉实用技术、方法和实践，涵盖 50 多个计算机视觉问题。本书内容丰富新颖，语言文字表述清晰，应用实例讲解详细，图例直观形象，适合 PyTorch 初中级读者及计算机视觉相关技术人员阅读。全书分为四部分：第一部分（第 1~3 章）介绍神经网络和 PyTorch 的基础知识，以及如何使用 PyTorch 构建并训练神经网络，包括输入数据缩放、批归一化、超参

深度学习绝非不可窥探的黑箱！深入理解其模型和算法的实际运作机制，是驾驭并优化结果的关键。你无需成为数学专家或资深数据科学家，同样能够掌握深度学习系统内部的工作原理。本书旨在通过深入浅出的方式，为你揭示这些原理，让你在理解和解释自己的工作时更加自信与从容。本书通过平实的语言解析、详尽的代码注释，以及数十个基于 PyTorch 框架的实战示例，逐步引导你探索深度学习的核心概念与实用工具。本书避免了复杂

Deep Learning Crash Course is a fast-paced, thorough introduction that will have you building today’s most powerful AI models from scratch. No experience with deep learning required! Designed for prog

Free read at https://deeplearningwithpython.io/ Deep Learning with Python, Third Edition puts the power of deep learning in your hands. This new edition includes the latest Keras and TensorFlow featur

本书主要内容包括 PyTorch 中的计算图，用三阶多项式拟合函数，实现手写数字识别，神经网络基础，卷积神经网络，PyTorch 基础知识，transformer 架构，文本分类应用开发，聊天机器人应用开发，用 Wav2Vec2 进行语音识别，机器翻译应用开发，分布式 PyTorch 等。

本书由百度官方出品，百度公司 CTO 王海峰博士作序，张钹院士、李未院士、百度集团副总裁吴甜联袂推荐。 本书遵循“内容全面、由浅入深、注重实践”的原则，基于飞桨 PaddlePaddle 深度学习平台，较为全面地覆盖了学习深度学习技术所必须具备的基础知识以及深度学习主要核心技术，包括相关的数学基础、Python 编程基础、机器学习基础以及正向/反向传播算法、卷积神经网络、循环神经网络等，尽量做到读

深度学习是目前学术界和工业界都非常火热的话题，在许多行业有着成功应用。本书由 Hulu 的近 30 位算法研究员和算法工程师共同编写完成，专门针对深度学习领域，是《百面机器学习：算法工程师带你去面试》的延伸。全书内容大致分为两个部分，第一部分介绍经典的深度学习算法和模型，包括卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络、生成模型、生成式对抗网络、强化学习、元学习、自动化机器学习等；第二部分介绍深度学习在

《深度学习：方法及应用》介绍了深度学习的理论与实践。全书围绕深度神经网络展开，从基础概念、典型网络结构、训练技巧到具体的应用案例如语音识别、计算机视觉、自然语言处理和多模态学习等领域进行了全面阐述。每章既讲述方法原理，也注重展示应用效果与实战案例，有助于读者理解深度学习技术如何在信号与信息处理任务中产生变革性影响。该书适合作为高等院校人工智能与机器学习课程的教材，也适合从业者和技术爱好者作为入门与

本书用浅显易懂的语言，图文并貌地讲解了深度学习的基础知识，从如何挑选硬件到神经网络的初步搭建，再到实现图片识别、文本翻译、强化学习、生成对抗网络等多个目前最流行的深度学习应用。书中基于目前流行的 PyTorch 框架，运用 Python 语言实现了各种深度学习的应用程序，让理论和实践紧密结合。

深度学习是目前人工智能研究中前沿、有效的一项技术，主要通过构建深度神经网络解决视觉、自然语言处理、语音识别等诸多领域的问题。百度在 2016 年发布了国内首个开源深度学习框架 PaddlePaddle，简化了深度学习算法的实现步骤，提供了灵活、易用的接口，同时支持分布式训练。 《PaddlePaddle 与深度学习应用实战》由简单的例子引入深度学习和 PaddlePaddle 框架，介绍了 Pad