神经网络与深度学习：案例与实践（第二版） - 第4页

...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...

...和Attention等技术背后的运行原理。学习曲线平缓按照“文字介绍→代码实现→分析结果→发现问题→进行改善”的流程，逐步深入，读者只需具备基础的神经网络和Python知识，即可轻松读懂。

...第二篇主要介绍深度学习在场景文字检测与识别方向的重要突破，主要介绍场景文字检测、场景文字识别这两个阶段的算法； 第三篇主要介绍深度学习的其他算法与应用，包括图像翻译、图神经网络...

...计算能力，终于在神经网络算法上取得重大突破，实现了人工智能井喷式的发展。 作为深度学习领域的通识作品，本书以恢弘的笔触，通过 3 个部分全景展现了深度学习的发展、演变与应用，首次...

...人工智能与大模型、PyTorch 2.0深度学习环境搭建、从零开始学习PyTorch 2.0、深度学习基础算法详解、基于PyTorch卷积层的MNIST分类实战、PyTorch数据处理与模型展示、ResNet实战、有趣的词嵌入、基于PyTorch循环神经网络的...

...本书自第1版出版以来，备受广大读者欢迎。与同类书相比，本书除了介绍如何用Python和基于Python的机器学习软件库进行实践外，还对机器学习概念的必要细节进行讨论，同时对机器学习算法的工作原理...

...本书采用理论与实践相结合的方式，呈现了如何使用决策树和随机森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果，如何使用亲和性分析方法推荐电影，如何使用朴素贝叶斯算法进行社会媒体挖掘，等等。本书也涉及神经网络、深度学习...

...神经网络等算法；第三部分为非参数化模型，主要讨论支持向量机和决策树模型及其变种；第四部分为无监督模型，涉及聚类、降维、概率图模型等多个方面。本书将机器学习理论和实践相结合，以大量示例...

...无论是 iPhone 的神经网络引擎、AlphaGo 的围棋算法，还是无人驾驶、深度学习……毫无疑问，人工智能正在改写行业形态。如同此前个人电脑、互联网、大数据的风行一般，技术创新又一次极大地改变了我们的工作与生活...

...不断地在追求模型的深度、数据的规模和芯片的算力。海量参数的复杂网络仿佛就是人工智能的发展方向。然而，这就是真的智能吗？科技界的一代传奇人物、计算机科学家与神经科学家杰夫...