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TensorFlow实战黄文坚、唐源 著电子工业出版社9787121309120 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
Google近日发布了TensorFlow 1.0候选版,这个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步。自TensorFlow于2015年底正式开源,距今已有一年多,这期间TensorFlow不断给人以惊喜,推出了分布式版本,服务框架TensorFlow Serving,可视化工具TensorFlow,上层封装TF.Learn,其他语言(Go、Java、Rust、Haskell)的绑定、Windows的支持、JIT编译器XLA、动态计算图框架Fold,以及数不胜数的经典模型在TensorFlow上的实现(Inception Net、SyntaxNet等)。在这一年多时间,TensorFlow已从初入深度学习框架大战的新星,成为了几近垄断的行业事实标准。 《TensorFlow实战》希望用简单易懂的语言带领大家探索TensorFlow(基于1.0版本API)。在《TensorFlow实战》中我们讲述了TensorFlow的基础原理,TF和其他框架的异同。并用具体的代码完整地实现了各种类型的深度神经网络:AutoEncoder、MLP、CNN(AlexNet,VGGNet,Inception Ne
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智能优化算法与涌现计算李士勇;李研;林永茂清华大学出版社9787302603993 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
智能优化正在成为智能科学、信息科学、人工智能中为活跃的研究方向,它在科研、工程、经济、管理、国防乃至民生诸多领域发挥着越来越大的作用,已经成为多种学科交叉融合研究的前沿课题。有关智能优化算法方面的书籍国内外已出版了多种,但其内容的广度还远落后于该领域的快速发展。为弥补这方面的不足,本书全面收集了国内外已提出的原创的智能优化算法和涌现计算150种。每种算法从算法提出、优化原理、数学描述、实现步骤及算法流程等方面加以介绍。全书视野开阔,取材全面而新颖,逻辑严谨,系统性强,撰写上由浅入深,深入浅出,启迪思维。本书可供人工智能、智能科学、计算机科学、信息科学、自动化、系统科学、管理科学等相关领域教师和研究生教学用书或参考书,亦可作为相关专业科研人员、工程技术人员学习参考。
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?科技部部长、国务院研究室原主任魏礼群作序,对本书给予肯定。中国科学院院士、国家自然科学基金委副主任陆建华,百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏担任本书顾问。?本书由国家部委、学术界和产业界三方联合打造,中国行政体制改革委员会、中国人工智能巨头百度公司组织编写,写作团队包括科技部、中国信息协会、中国信息通信研究院、瞭望智库、赛迪顾问等单位,作者阵容强大。?本书立足党和国家关于人工智能的顶层设计
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深度学习技术图像处理入门 杨培文;胡博强 9787302511021 清华大学出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
本书从机器学习、图像处理的基本概念入手,逐步阐述深度学习图像处理技术的基本原理以及简单的实现。继而以几个实战案例来介绍如何使用深度学习方法,在数据分析竞赛中取得较高的排名。*后,通过一个实战案例,介绍如何将模型放入 iOS 程序,制作相应的人工智能手机App。本书适用于对深度学习有兴趣、希望入门这一领域的理工科大学生、研究生,以及希望了解该领域基本原理的软件开发人员。此外,本书所有案例均提供了云环境上的代码,便于读者复现结果,并进行深入学习。
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深度学习——图像检索原理与应用 张富凯 清华大学出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
本书系统论述深度 学 习 图 像 检 索 的 原 理 与 应 用。全 书 共 分 为 两 篇:第 一 篇 图 像 检 索 基 础( 第 1~3 章) , 介绍图像检索技术、 深度 学 习 基 础、 基 于 深 度 学 习 的 图 像 检 索 方 法;第 二 篇 图 像 检 索 应 用 ( 第 4~8 章) , 以车辆图像为研究对象, 深入详细地讲述基于深度神经网络的快速车辆图像检测方法、 基于迁移学习 场景自适应的车辆图像检索方法、 基于多视角图像生成的车辆图像检索方法、 基于车牌图像超分辨率重建 的车辆图像检索方法、 多模型融合的渐进式车辆图像检索方法。附录 A 和附录 B分别提供本书实验所使 用的数据集和源代码。 本书适合作为从事深度学习图像检索技术研究的科技工作者、 专业 技术人员、 高校教师、 研究生及高 年级本科生的参考用书。
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本书结合了最新的深度学习技术应用成果,充分考虑了大学生的知识结构和学习特点,结合各个专业特点介绍了深度学习的基本概念及TensorFlow框架,以及深度学习在各个领域的具体应用。
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人工神经网络与模拟进化计算阎平凡 著清华大学出版社9787302106630 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
本书较系统全面地讨论了人工神经网络与模拟进化计算的理论和工程应用,特别在学习理论和网络结构选择、动态神经网络、贝叶斯方法的应用以及模拟进化计算中的一些理论问题等方面的论述更为系统深入。讲解中力求讲清物理概念,以便读者深入理解一些主要方法的思路。 第2版加强了关于统计学习理论、核方法与支持向量机、自组织网络的灵活应用,盲信号处理等方面的内容;增加了神经网络在生物信息学和金融方面应用的实例,以及近的一些参考文献,以便反映这一领域的新进展;为了便于掌握主要内容,对章节顺序也做了调整,模拟进化计算部分增加了分布估计算法一章。 本书适合用作研究生课程教材,或作为希望深入学习神经网络和进化计算的科技工作者的自学参考书。
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研究生用教材:人工神经网络基础 丁士圻、郭丽华 编 9787811332063 哈尔滨工程大学出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
《研究生用教材?人工神经网络基础》以信号与信息处理、模式识别与智能系统等学科为背景,介绍人工神经网络的基础知识。为了更好地学习人工神经网络的需要,在不同章节较多而通俗地插入介绍了生物神经系统的结构和功能特点以及人类认知心理学等方面的有用知识。对BP型前向多层网络、Hopfield网络、波尔兹曼机概率型网络、自组织特征映射网络和自适应谐(ART)网络等基本类型的人工神经网络进行了较为详细的和基础性的介绍。 《研究生用教材?人工神经网络基础》内容深入浅出,语言通俗易懂。在每章最后,结合本章的关键问题给出了思考与讨论题目,以引起读者对这些问题更多地关注或者在教学环节中进行讨论。
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深度学习模型必须构建到软件系统中才能实际使用。作为一名软件工程师,你需要对深度学习有深刻的理解才能设计出这样的系统。本书将为你提供这种深刻的理解。本书会教你设计和实现一个生产级的深度学习平台所需的一切知识。首先,它从开发者的角度出发,呈现了深度学习系统的全貌,包括其主要组件及连接方式。然后,它会一步步指导你如何使用工程方法构建一个可维护、高效且可扩展的深度学习平台。本书涵盖:?深度学习开发周
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