动手深度学习-PyTorch(第二版) - 第1页
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计算机 - 人工智能(AI)
动手 深度 学习 -PyTorch (第二 版 )
...动手深度学习，中文第二版，2023年8月18日。本书是《动手学深度学习（PyTorch版）》的重磅升级版本，选用经典的PyTorch深度学习框架，旨在向读者交付更为便捷的有关深度学习的交互式学习...
2023年发布
10
阿斯顿·张、李沐
计算机 - 人工智能(AI)
动手 学 PyTorch 建模与应用：从深度 学习 到大模型
...以PyTorch为工具实践深度学习和大模型的入门书，从数学知识和必备基础知识和概念入手讲解，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...
2024年发布
暂无
王国平
计算机 - 人工智能(AI)
深度 学习 之PyTorch 物体检测实战
随着深度学习的⻜速发展，计算机视觉技术取得了令⼈瞩⽬的成果，尤其是物体检测这⼀基础⼜核⼼的分⽀，诞⽣了众多经典算法，在⾃动驾驶、智能医疗、智能安防及搜索娱乐等...
2020年发布
8.2
董洪义
计算机 - 人工智能(AI)
动手 学 深度 学习 (第二 版 )
...并包括深度学习最基础的概念和技术；第二部分描述深度学习计算的重要组成部分，还解释近年来令深度学习在多个领域大获成功的卷积神经网络和循环神经网络；第三部分评价优化算法，检验影响深度学习计算性能的重要...
2019年发布
9.2
阿斯顿·张
计算机 - 编程
JavaScript深度 学习
...将了解JavaScript与深度学习结合的独特优势，掌握客户端预测与分析、图像识别、监督学习、迁移学习、强化学习等核心概念，并动手在浏览器中实现计算机视觉和音频处理以及自然语言处理，构建并训练神经网络，利用客户端数据优化机器学习模型...
2021年发布
8
蔡善清
计算机 - 人工智能(AI)
动手 学 机器学习
...第二部分为参数化模型，讲解线性模型、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...
2023年发布
8.8
张伟楠
计算机 - 计算机科学
21个项目玩转深度 学习 ：基于TensorFlow的实践详解
...全书共包含21 个项目，分为深度卷积网络、RNN网络、深度强化学习三部分。读者可以在自己动手实践的过程中找到学习的乐趣，了解算法和编程框架的细节，让学习深度学习算法和TensorFlow 的过程变得轻松和高效...
2018年发布
6
何之源
计算机 - 人工智能(AI)
用Python动手 学 机器学习
...从学习环境的搭建开始，图文并茂地介绍了学习机器学习所需的Python知识和数学知识，并在此基础上结合数学式、示例程序、插图等，抽丝剥茧般地对有监督学习中的回归与分类、神经网络与深度学习的算法与应用...
2021年发布
8
[日] 伊藤真
计算机 - 计算机科学
动手 学 计算机视觉
...li>第二部分为计算机视觉中的图像处理基础，介绍了图像滤波、特征检测、图像拼接、图像分割等经典的图像处理算法；第三部分为计算 机视觉中的视觉识别方法，主要讲解基于深度学习的视觉识别方法，包括基于深度学习...
2025年发布
9.6
沈为 司翀杰 杨辰 俞勇
计算机 - 人工智能(AI)
动手 学 强化学习
...学习算法的运行机制。本书包含3个部分：第一部分为强化学习基础，讲解强化学习的基础概念和表格型强化学习方法；第二部分为强化学习进阶，讨论深度强化学习的思维方式、深度价值函数和深度策略学习方法；第三...
2022年发布
8.4
张伟楠 沈键 俞勇
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