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深度学习:原理与应用实践 评分:

深度学习:原理与应用实践 张重生 著 《深度学习:原理与应用实践》全面、系统地介绍深度学习相关的技术,包括人工神经网络,卷积神经网络,深度学习平台及源代码分析,深度学习入门与进阶,深度学习高级实践,所有章节均附有源程序,所有实验读者均可重现,具有高度的可操作性和实用性。通过学习本书,研究人员、深度学习爱好者,能够在3 个月内,系统掌握深度学习相关的理论和技术。
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本书全面、系统地介绍深度学习相关的技术,包括人工神经网络,卷积神经网络,深度学习平台及源代码分析,深度学习入门与进阶,深度学习高级实践,所有章节均附有源程序,所有实验读者均可重现,具有高度的可操作性和实用性。通过学习本书,研究人员、深度学习爱好者,能够在3 个月内,系统掌握深度学习相关的理论和技术。 深度学习基础篇 第1章 绪论 1.1 引言 1.1.1 Google 的深度学习成果 1.1.2 Microsoft 的深度学习成果 1.1.3 国内公司的深度学习成果 1.2 深度学习技术的发展历程 1.3 深度学习的应用领域 1.3.1 图像识别领域 1.3.2

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深度学习原理应用实践.pdf(完整目录) 张重生著

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深度学习原理与TensorFlow实践

《深度学习原理与TensorFlow实践》主要介绍了深度学习的基础原理和TensorFlow系统基本使用方法。TensorFlow是目前机器学习、深度学习领域最优秀的计算系统之一,《深度学习原理与TensorFlow实践》结合实例介绍了使用TensorFlow开发机器学习应用的详细方法和步骤。同时,《深度学习原理与TensorFlow实践》着重讲解了用于图像识别的卷积神经网络和用于自然语言处理的循环神经网络的理论知识及其TensorFlow实现方法,并结合实际场景和例子描述了深度学习技术的应用范围与效果。, 《深度学习原理与TensorFlow实践》非常适合对机器学习、深度学习感兴趣的读者,或

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深度学习原理应用实践.高清扫描带书签版

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深度学习原理应用实践(张重生)

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解析深度学习 卷积神经网络原理与视觉实践

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