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深度学习(epub版)2017年8月1日出版 评分:
出版社: 人民邮电出版社 版次:1 外文名称:deep learning AI圣经!深度学习领域奠基性的经典畅销书!长期位居美国ya马逊AI和机器学习类图书榜首!所有数据科学家和机器学习从业者的bi读图书!特斯拉CEO埃隆·马斯克等国内外众多专家推jian! 深度学习是机器学习的一个分支,它能够使计算机通过层次概念来学习经验和理解世界。因为计算机能够从经验中获取知识,所以不需要人类来形式化地定义计算机需要的所有知识。层次概念允许计算机通过构造简单的概念来学习复杂的概念,而这些分层的图结构将具有很深的层次。本书会介绍深度学习领域的许多主题。 本书囊括了数学及相关概念的背景知识,包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。同时,它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术,包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等,并且调研了诸如自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学以及视频游戏方面的应用。最后,本书还提供了一些研究方向,涵盖的理论主题包括线性因子模型、自编码器、表示学习、结构化概率模型、蒙特卡罗方法、配分函数、近似推断以及深度生成模型。
上传时间:2017-10 大小:31.54MB
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Fundamentals of Deep Learning [EPUB 2017]
2017-06-15Nikhil Buduma, Nicholas Locascio, "Fundamentals of Deep Learning: Designing Next-Generation Machine Intelligence Algorithms" ISBN: 1491925612 | 2017 | EPUB | 304 pages | 16 MB With the reinvigoration of neural networks in the 2000s, deep learning has become an extremely active area of research that is paving the way for modern machine learning. This book uses exposition and examples to help you understand major concepts in this complicated field. Large companies such as Google, Microsoft, and Facebook have taken notice, and are actively growing in-house deep learning teams. For the rest of us however, deep learning is still a pretty complex and difficult subject to grasp. If you have a basic understanding of what machine learning is, have familiarity with the Python programming language, and have some mathematical background with calculus, this book will help you get started.
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Deep Learning: A Practitioner's Approach [EPUB]
2017-08-12Josh Patterson, Adam Gibson, "Deep Learning: A Practitioner's Approach" English | 2017 | ISBN: 1491914254 | 536 pages | EPUB | 17.3 MB Although interest in machine learning has reached a high point, lofty expectations often scuttle projects before they get very far. How can machine learning—especially deep neural networks—make a real difference in your organization? This hands-on guide not only provides the most practical information available on the subject, but also helps you get started building efficient deep learning networks. Authors Adam Gibson and Josh Patterson provide theory on deep learning before introducing their open-source Deeplearning4j (DL4J) library for developing production-class workflows. Through real-world examples, you’ll learn methods and strategies for training deep network architectures and running deep learning workflows on Spark and Hadoop with DL4J. Dive into machine learning concepts in general, as well as deep learning in particular Understand how deep networks evolved from neural network fundamentals Explore the major deep network architectures, including Convolutional and Recurrent Learn how to map specific deep networks to the right problem Walk through the fundamentals of tuning general neural networks and specific deep network architectures Use vectorization techniques for different data types with DataVec, DL4J’s workflow tool Learn how to use DL4J natively on Spark and Hadoop
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Python Deep Learning epub
2017-10-03Python Deep Learning 英文epub 本资源转载自网络,如有侵权,请联系上传者或csdn删除 本资源转载自网络,如有侵权,请联系上传者或csdn删除
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Generative Deep Learning.epub
2019-07-23Generative modeling is one of the hottest topics in AI. It’s now possible to teach a machine to excel at human endeavors such as painting, writing, and composing music. With this practical book, machine-learning engineers and data scientists will discover how to re-create some of the most impressive examples of generative deep learning models, such as variational autoencoders,generative adversarial networks (GANs), encoder-decoder models, and world models. Author David Foster demonstrates the inner workings of each technique, starting with the basics of deep learning before advancing to some of the most cutting-edge algorithms in the field. Through tips and tricks, you’ll understand how to make your models learn more efficiently and become more creative. Discover how variational autoencoders can change facial expressions in photos Build practical GAN examples from scratch, including CycleGAN for style transfer and MuseGAN for music generation Create recurrent generative models for text generation and learn how to improve the models using attention Understand how generative models can help agents to accomplish tasks within a reinforcement learning setting Explore the architecture of the Transformer (BERT, GPT-2) and image generation models such as ProGAN and StyleGAN
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深度学习的数学 (涌泉良幸, 涌泉井美)-20230323入门必看书籍,高清的,有需要的深度学习初学者自行下载!!强烈推荐
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深度学习基础及数学原理
2019-01-10超级简易明白的的深度学习数学原理基础知识讲解,一个小时上读完,就明白深度学习数学原理,几千块培训课程的内部资料!!
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李开复老师新作,epub格式,网络资源上传共享
2018-11-11李开复老师的新作,网络资源,上传与大家共享,epub格式,可直接用浏览器打开阅读。
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Deep Learning Practical Neural Networks with Java epub
2017-09-30Deep Learning Practical Neural Networks with Java 英文epub 本资源转载自网络,如有侵权,请联系上传者或csdn删除 本资源转载自网络,如有侵权,请联系上传者或csdn删除
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Deep Learning Quick Reference-Packt Publishing(2018).epub
2018-04-19Deep Learning Quick Reference demonstrates a fast and practical approach to using deep learning. It's focused on real-life problems, and it provides just enough theory and math to reinforce the readers' understanding of the topic. Deep learning is an exciting, fast paced branch of machine learning, but it's also a field that can be broken into. It's a field where a flood of detailed, complicated research is created every day, and this can be overwhelming. In this book, I focus on teaching you the skills to apply deep learning on a variety of practical problems. My greatest hope for this book is that it will provide you with the tools you need to use deep learning techniques to solve your machine learning problems.
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2021-08-262014年7月-2017年12月日语N1日语1级考试真题及答案+解析+MP3听力原文(8套合集) 2017年12月N1.mp3 2017年7月N1.mp3 n1 2014.12真题.pdf n1 2014.12解析+听力原文+答案.pdf n1 2014.7真题.pdf n1 2014.7解析+听力原文+...
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2020-08-20国家统计局官方数据,岭南通公交车2017年1月12日刷卡记录。 共计9021348条数据,包含终端号,刷卡时间(精确到秒),消费金额。 数据样例: 终端号,卡号,交易时间,金额 '00065670,'3778609344,'20170110165457,1.2 '...
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YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数
2023-10-06本资源纯属免费,不收任何钱和任何积分,纯粹为爱发电,本资源已经为大家整合好了的,看我的博客部署好直接用:https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址:https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking 本资源提供了基于YOLOv8-deepsort算法的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数的实现方案。首先,利用YOLOv8算法对视频中的车辆目标进行检测,并对检测到的目标进行标记。然后,通过deepsort算法对标记的车辆目标进行跟踪,实现车辆目标的持续跟踪。最后,根据跟踪结果对车辆数量进行统计,实现车辆计数功能。本资源提供了完整的代码实现和详细的使用说明,帮助读者快速掌握基于YOLOv8-deepsort的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数技术。
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2023-10-09yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt,需要创建的文件夹都以创建,方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客:https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501
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2024-02-22当今的深度学习方法专注于如何设计最合适的目标函数,以使模型的预测结果尽可能接近真实值。同时,还需要设计一个合适的架构,以便获取足够的信息进行预测。现有方法忽略了一个事实:当输入数据经过逐层的特征提取和空间变换时,会丢失大量信息。本文将深入探讨数据在深度网络中传输时数据丢失的重要问题,即信息瓶颈和可逆函数问题。我们提出了可编程梯度信息(PGI)的概念,以应对深度网络实现多个目标所需的各种变化。PGI能够为目标任务提供完整的输入信息,以计算目标函数,从而获得可靠的梯度信息以更新网络权重。此外,我们还设计了一种基于梯度路径规划的新型轻量级网络架构——广义高效层聚合网络(GELAN)。GELAN的架构证明了PGI在轻量级模型上获得了优越的结果。我们在基于MS COCO数据集的目标检测上验证了所提出的GELAN和PGI。结果显示,GELAN仅使用传统的卷积运算符就实现了比基于深度卷积的最新方法更好的参数利用率。PGI可用于从轻量级到大型的各种模型,它可以获取完整信息,使得从零开始训练的模型比使用大型数据集预训练的最新模型获得更好的结果,比较结果如图1所示。
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