深度学习详解 - 第2页

...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...

...循环神经网络、深度强化学习和深度迁移学习等深度学习的理论方法与框架，详细介绍 9 种不同的深度学习模型在复杂系统健康监测中的应用，并结合具体的应用案例进行展示.本书可作为高等院校机械工程、船舶...

...章，分为Python基础知识体系、Python文件处理与数据分析、深度学习基础理论与实践、智能车竞赛任务与实践四部分，详细介绍了Python基础知识、Python数据分析方法、机器学习概念、全连接神经网络和卷积神经网络模型的理论及产业级工程项目实践等。

...详尽介绍了使用 Python 和 Keras 进行深度学习的探索实践，涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化，读者无须具备机器学习相关背景...

...本书引入了已被实践证明效果较好的深度学习推荐技术，包括 Word2Vec、Wide & Deep、DeepFM、GAN 等技术应用，并给出了相关的实践代码；除了在算法层面讲解推荐系统的实现，还从工程层面详细阐述推荐系统如何搭建...

...同时，本书提供了大量的深度学习实战案例，覆盖了当前计算机视觉、自然语言处理、个性化推荐等领域主流应用典型的算法，每章都单独配以飞桨代码实现，详细解析实操过程，手把手引导读者开展实践练习、深入掌握相关知识...

...讲解，理论兼备实践，语言通俗，图文并茂，边学边练，非常易于掌握。本书共11章，第1章主要介绍深度学习的概念、应用场景及开发环境搭建。第2章详细介绍PyTorch数学基础，包括函数、微分...

...从机器学习流程自动化出发，讲解数据预处理、特征工程、模型选择、超参数优化以及神经网络结构搜索（NAS）等关键技术，并分析自动化训练与部署流程的实现方法。 作者是资深的人工智能专家，大型金融集团科技公司深度学习平台和...

...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...

...学习中的回归与分类、神经网络与深度学习的算法与应用、手写数字识别、无监督学习的算法等进行了介绍。本书既有图形、代码，又有详细的数学式推导过程，大大降低了机器学习的学习门槛，即使没有学...