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本书从语义匹配的角度解决搜索引擎和推荐系统的关键痛点,为构建解决语义匹配问题的深度学习模型提供了通用框架。第1章概述搜索和推荐中的语义匹配问题,以及近年来的研究进展。第2章介绍传统匹配模型,包括潜在空间模型。第3章介绍深度学习技术在构建匹配模型时的应用。第4章和第5章分别介绍用于搜索和推荐的深度匹配模型,并将当前的深度学习解决方案分为两类:表示学习方法和匹配函数学习方法。第6章对全书内容做了总结,并为读者指明进一步学习的方向。 本书适合对深度学习感兴趣的各类读者,包括相关专业的本科生、研究生、博士生,以及从事信息检索、搜索引擎、推荐系统、计算广告相关工作的软件工程师。
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深度学习是近年来计算机视觉应用在多个方面取得进步的驱动力。本书以实践为驱动,结合具体应用场景,基于真实数据集全面系统地介绍如何使用PyTorch解决50多个计算机视觉问题。 首先,你将学习使用NumPy和PyTorch从头开始构建神经网络(NN),并了解调整神经网络超参数的最佳实践。然后,你将学习如何使用卷积神经网络(CNN)和迁移学习完成图像分类任务,并且理解其中的工作原理。随后,你将学习二维和三维多目标检测、图像分割、人体姿态估计等多个实际任务,并使用R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、SSD、YOLO、U-Net、Mask R-CNN、Detectron2等框架实现这些任务。在自编码器和GAN部分,本书将指导你学习面部表情替换、面部图像生成和面部表情处理技术。之后,你将学习如何将计算机视觉与NLP技术(LSTM、transformer等)和强化学习技术(深度Q学习等)相结合,实现OCR、图
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本书结合了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。 本书为高职高专院校深度学习基础课程教材重点介绍了神经网络与深度学习、TensorFlow环境使用、卷积神经网络、循环神经网络、迁移学习等内容。各个章节知识浅显易懂,每个章节后都有实际应用,以强化学生实践能力。 本书可作为高职院校深度学习基础通识教材。
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