深度学习详解 - 第1页
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计算机 - 人工智能(AI)
深度 学习 详解
...领域自适应、强化学习、元学习、终身学习、网络压缩等深度学习相关的进阶算法。在理论严谨的基础上，本书保留了公开课中大量生动有趣的例子，帮助读者从生活化的角度理解深度学习的概念、建模过程和核心...
2024年发布
10
王琦、杨毅远、江季
计算机 - 人工智能(AI)
从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM
...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循环神经网络的中文情感分类实战、自然语言处理的编码器、预训练模型BERT、自然语言处理的解码器、强化学习实战、只...
2023年发布
暂无
王晓华
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
《21 个项目玩转深度学习：基于TensorFlow 的实践详解》以实践为导向，深入介绍了深度学习技术和TensorFlow 框架编程内容。通过本书，读者可以训练自己的图像识别模型、进行目标检测和人脸识别、完成一个风格迁移应用，还可以...
2018年发布
6
何之源
计算机 - 人工智能(AI)
ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调
...内容包括大模型时代的开端、PyTorch 2.0深度学习环境搭建、基于gradio的云上自托管ChatGLM3部署实战、使用ChatGLM3与LangChain实现知识图谱抽取和智能问答、适配ChatGLM3终端的Template与Chain详解、ChatGLM3多文本检索的增强生成实战...
2024年发布
暂无
王晓华
计算机 - 编程
深度 学习 原理与实践
本书详细介绍了目前深度学习相关的常用网络模型（ANN、CNN、RNN），以及不同网络模型的算法原理和核心思想。本书利用大量的实例代码对网络模型进行了分析，这些案例能够加深读者对网络模型的认识。此外，本书还...
2018年发布
9.2
陈仲铭、彭凌西
计算机 - 人工智能(AI)
深度 学习 高手笔记（卷2）：经典应用
本书通过扎实、详细的内容，从理论知识、算法源码、实验结果等方面对深度学习中涉及的算法进行分析和介绍。本书共三篇。第一篇主要介绍深度学习在目标检测与分割方向的前沿算法，包括双阶段检测、单阶段...
2024年发布
暂无
刘岩
计算机 - 人工智能(AI)
深度 学习 入门2：自制框架
...中，读者会加深对PyTorch、TensorFlow 和Chainer 等现代深度学习框架的理解，看清深度学习框架的本质。本书沿袭《深度学习入门：基于Python 的理论与实现》的风格，语言通俗，代码简洁，讲解详细。在自制框架的过程中，读者...
2023年发布
10
[日] 斋藤康毅
计算机 - 人工智能(AI)
深度 学习 进阶：自然语言处理
...p>本书特色简明易懂本书内容精炼，聚焦深度学习视角下的自然语言处理，延续前作的行文风格，采用通俗的语言和大量直观的示意图详细讲解，帮助读者加深对深度学习技术的理解，轻松入门自然语言处理...
2020年发布
9.7
[日] 斋藤康毅
计算机 - 人工智能(AI)
深度 学习 训练营：21天实战TensorFlow+Keras+scikit-learn
...7个项目；生成类项目包括看图写话、生成电视剧剧本、风格迁移、生成人脸等6个项目。本书代码丰富，注释详尽，适合有一定Python基础的读者，包括计算机相关专业的学生、程序员和人工智能神经网络的技术爱好者。
2020年发布
暂无
张强
计算机 - 人工智能(AI)
Python深度 学习 及智能车竞赛实践
...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。
2024年发布
10
徐国艳；刘聪琳 编著
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