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本书全面介绍了深度学习知识,借助数学公式、示意图和代码,旨在帮助读者从数学层面、概念层面和应用层面理解神经网络。读者可以跟随本书构建和训练神经网络模型,从而解决实际问题。另外,本书着重介绍卷积神经网络和循环神经网络,并提供PyTorch开源神经网络库的使用方法,有助于学习构建更高级的神经网络架构。
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计算机视觉40例从入门到深度学习 李立宗 9787121436857 电子工业出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
本书以OpenCV-Python(the Python API for OpenCV)为工具,以案例为载体,系统介绍了计算机视觉从入门到深度学习的相关知识点。本书从基础知识、基础案例、机器学习、深度学习和人脸识别5个方面对计算机视觉的相关知识点进行了全面、系统、深入的介绍。书中共介绍了40余个经典的计算机视觉案例,其中既有图像加密、指纹识别、车牌识别、缺陷检测等基于传统技术的计算机视觉经典案例,也有图像分类、目标检测、语义分割、实例分割、风格迁移、姿势识别等基于深度学习的计算机视觉案例,还有表情识别、驾驶员疲劳检测、易容术、性别和年龄识别等基于人脸识别的计算机视觉案例。在介绍具体的算法原理时,本书尽量使用通俗易懂的语言和贴近生活的示例来说明问题,避免使用复杂抽象的公式来介绍。本书适合计算机视觉领域的初学者阅读,也适合学生、教师
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深度学习导论及案例分析 李玉鑑、张婷 著 9787111550754 机械工业出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
本书不仅介绍了深度学习的发展历史,强调了深层网络的特点和优势,说明了判别模型和生成模型的相关概念,而且详述了深度学习的九种重要模型及其学习算法、变种模型和混杂模型,讨论了深度学习在图像处理、语音处理和自然语言处理等领域的广泛应用,也总结了深度学习目前存在的问题、挑战和未来的发展趋势,还分析了一系列深度学习的基本案例。本书可以作为计算机、自动化、信号处理、机电工程、应用数学等相关专业的研究生、教师和科研工作者在具备神经网络基础知识后进一步了解深度学习理论和方法的入门教材或导论性参考书,有助于读者掌握深度学习的主要内容并开展相关研究。
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人工智能科学既是全球学界热点关注的重要学科之一,但目前国内关于人工智能科学的书籍都是从科学和工程学角度写就的,从哲学角度对于人工智能问题的关注,还相对稀少。虽有一些论文论及,但是无大部头的系统论述。这和人工智能科学自身的研究目标有关。早期的人工智能专家的研究野心是,要通过机器模拟的方式来全面复制人类心智活动。正是因为看到了哲学和人工智能之间的内在关联,现在西方已经有一门比较火热的新哲学分支,就叫“人工智能哲学”,甚至有自己的专门刊物,如“机器和心智”。但汉语哲学界对于这些问题的研究还没有全面跟进。所以本书要向读者介绍人工智能科学的基本发展历史和基本技术;介绍“人工智能哲学”这门哲学分支的大致发展情况;维氏哲学将对知识表征、自然语言理解、机器人、非单调推理等人工智能的子课题做
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国外Pytorch深度学习畅销书 全彩印刷 作者拥有20余年从业经验 PyTorch深度学习指南 丛书循序渐进地详细讲解了与深度学习相关的重要概念、算法和模型,并着重展示了PyTorch是如何实现这些算法和模型的。其共分三卷:编程基础、计算机视觉、序列与自然语言处理。 本书适用于对深度学习感兴趣,并希望使用PyTorch实现深度学习的Python程序员阅读。 以下是部分国外读者书评 Michael:理解GPT的敲门砖! 我对这本书感到惊讶,以我生疏的数学技能,居然可以从头到尾毫无问题地阅读。这三本系列丛书是我能完全理解的第一套深度学习书。作者基本上使用最小数据样本的逐步代码来完成任何机制/数学。 真是我相见恨晚的一套丛书。 Sebastian:这本书写得非常好。对非常高级的概念进行了清晰、全面、易懂的解读。提供的实现细节帮助您快速轻松地进入深度学习领域。
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(1)三位作者均来自阿里巴巴,由达摩院的资深算法专家领衔,技术积累深厚,业务经验丰富;(2)从技术原理、算法和工程实践3个维度系统展开,既适合零基础读者快速入门,又适合有基础读者理解其核心技术;(3)写作方式上避开了艰涩的数学公式及其推导,深入浅出。
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