深度学习案例精粹:基于TensorFlow与Keras 掌握深度学习的基本过程和步骤 开阔AI解决实际问题的思路和方法
本书通过丰富的深度学习实战案例,向读者介绍深度学习可应用和落地的项目,包括手写体识别、数据集分类、情感分类、文本情感分类、编码器、汉字拼音转换、中文文本分类、多标签文本分类、人脸检测、人脸识别、语音汉字转换等。所有案例都基于Python TensorFlow 2.5 Keras技术,可配套用于深度学习的实战训练。
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TensorFlow知识图谱实战 实战文本分类与命名实体识别,快速构建知识图谱
本书介绍TensorFlow构建知识图谱的核心技术,帮助读者掌握使用深度学习构建知识图谱的方法,以及使用神经网络的技术要点和基于深度学习的应用程序编写技巧。
¥52.10定价:¥69.00 (7.56折)
深度学习的数学原理与实现 数学原理、公式推导、代码实现,帮助你快速掌握深度学习原理及实现
本书从深度学习的基础知识出发,介绍深度学习每个组成部分的原理,并推导出其中的数学公式,以帮助读者掌握深度学习的理论知识。本书还讲解了具体的代码实现,让读者在掌握深度学习原理的同时,也能通过动手实践深入理解这些知识。
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通过 TensorFlow 2.0 编程实践,掌握卷积神经网络及其应用详解卷积神经网络和TensorFlow深度学习的知识要点,揭示从卷积神经网络模型构建到应用 程序编写的一整套方法和技巧,灵活使用卷积神经网络解决机器学习应用中的相关问题
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TensorFlow+Keras自然语言处理实战 掌握TensorFlow 2.1深度学习与自然语言处理的方法和技巧
"1. 版本新,易入门 本书详细地介绍从TensorFlow 2.1的安装到使用、TensorFlow默认API,以及使用官方所推荐的Keras的编程方法与技巧等。 2. 作者经验丰富,代码编写细腻 作者是长期奋战在科研和工业界的一线算法设计和程序编写人员,实战经验丰富,对代码中可能会出现的各种问题和 坑 有丰富的处理经验,使得读者能够少走很多弯路。 3. 理论扎实,深入浅出 在代码设计的基础上,本书还深入浅出地介绍深度学习需要掌握的一些基本理论知识,通过大量的公式与图示结合的方式对理论做介绍,是一本难得的好书。 4. 对比多种应用方案,实战案例丰富 本书采用了大量的实例,同时也提供了一些实现同类功能的其他解决方案,覆盖了使用TensorFlow进行深度学习开发中常用的知识。 "
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Python量化交易实战 清华大学出版社 新华书店正版,关注店铺成为会员可享店铺专属优惠,团购客户请咨询在线客服!
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TensorFlow 2.0深度学习应用实践 深入讲解反馈神经网络和卷积神经网络理论体系
TensorFlow 2.0破天荒地抛弃了原有的架构,重新开始,整合了曾经为TensorFlow添加的多种组件,在2.0版本中,这些组件被打包成一个综合平台,可支持机器学习的工作流程(从训练到部署),即用一个新的架构从根本上代替了已有的架构。 可以看到新架构中的训练部分主要关注Python API,即训练的可用性、整洁性以及易用性。它通过使用 存档 的方式连接起训练与部署之间的桥梁。 模型的部署方式是多种多样,可以方便地使用多种端支持,使其能够运营在不同的平台上。而语言绑定(language binding)也有不同程度的支持,包括Swift、R和Julia等。
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Spark 3.0大数据分析与挖掘:基于机器学习 掌握Spark 3.0 ML常见算法与用法,拓宽数据分析与挖掘的技术思路
本书详解Spark 3.0 ML机器学习框架进行大数据分析与挖掘的方法,配套示例源码、PPT课件、数据集、开发环境、思维导图和答疑服务。
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