深度学习详解 - 第7页

...数据清洗、特征工程以及深度学习解决问题的一般步骤等。第4章介绍PyTorch基础知识，包括张量的创建、激活函数、损失函数、优化器等。第5章介绍PyTorch深度神经网络，包括神经网络概述、卷积...

...介绍深度学习算法知识的基础上增加了大模型算法的相关知识，第4章介绍深度学习编程框架PyTorch的发展历程、基本概念、编程模型和使用方法，第5章介绍编程框架的工作原理，第6章回顾深度学习...

自早期以来，神经网络就一直是人工智能的支柱。现在，令人兴奋的新技术（例如深度学习和卷积）正在将神经网络带入一个全新的方向。在本书中，我们将演示各种现实世界任务中的神经网络，例如图像识别...

本书深入讲解神经网络和深度学习技术，侧重于阐释深度学习的核心概念。 作者以技术原理为导向，辅以贯穿全书的 MNIST 手写数字识别项目示例，介绍神经网络架构、反向传播算法、过拟合解决方案、卷积神经...

...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 AutoML 平台负责人。本书得到了 IEEE Fellow/ACM杰出科学家...

...超参数调整等；第二部分（第 4~10 章）介绍如何使用卷积神经网络、迁移学习等技术解决更复杂的视觉相关问题，包括图像分类、目标检测和图像分割等；第三部分（第 11~13 章）介绍各种图像处理技术，包括...

...使用Python进行机器学习和深度学习的全面指南。它既可以用作清晰的分步教程，也可以作为构建机器学习系统时常用的参考手册。本书包含清晰的解释、图表和工作示例，全面深入地介绍了机器学习的基本技术...

...机器学习和深度学习正在改变众多行业。Andrew Ng（吴恩达）教授近期在写一本书，教你如何构建机器学习项目。本书的重点不在于教授传统的机器学习算法，而在于教你如何使机器学习算法发挥...

...清晰、示例生动，深入介绍了机器学习方法的基础知识，不仅提供了构建机器学习模型的说明，而且提供了构建机器学习模型和解决实际问题的基本准则。本书添加了基于 PyTorch 的深度学习内容，介绍了新版 Scikit-Learn。本书...

...玻尔兹曼机器学习等经典理论为开端，以深度学习为结果，向读者展示了一个非常美妙的机器学习技术领域。内容包括数据采集、数据挖掘、机器学习、支持向量机、神经网络、模型调整、基于玻尔兹曼机器学习的图像处理方法...