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深度学习入门中(一) 评分:

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2017-04-28 上传大小:1.88MB
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深度学习:卷积神经网络从入门到精通_李玉鑑(高清+完整书签)

关于深度学习的专题性著作,也是掌握卷积神经网络内涵的进阶之书。 本书的最大特色是对卷积神经网络进行由浅入深的分类描述,依次包括:现代雏形、突破模型、应变模型、加深模型、跨连模型、区域模型、分割模型、特殊模型、强化模型和顶尖成就。这种分类框架是在模型概述和预备知识的基础上逐步展开的,既方便读者入门学习,又有助于读者深入钻研。 本书的另一大特色是结合Caffe或TensorFlow的代码来说明各种卷积神经网络模型的具体实现过程,并通过应用案例说明其价值和意义所在。典型的应用案例包括:字符识别、交通标志识别、交通路网提取、大规模图像分类、人脸图像性别分类、图像目标检测、图像语义分割、图像实

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深度学习基础与PaddlePaddle入门

适用于神经网络基础学习,后续资源会接着传到上面,我觉得这本书能更清楚介绍神经网络,让学习神经网络变成一项娱乐项目。

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深度学习框架Pytorch 入门与实践高清PDF与源代码

该压缩包是深度学习框架Pytorch 入门与实践高清PDF与源代码,里面有PDF与书籍配套代码,欢迎大家下载学习!

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知识图谱+深度学习入门与进阶学习课件

内含两个课件,知识图谱学习入门与进阶,深度学习入门与进阶

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深度学习入门pdf 里面附带源码!

深度学习入门 pdf版本 高清,压缩文件中附带源码,非常好的学习入门教程! 这个价格怎么这么高呀,有没有管理员可以帮我修改成10个币的?

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深度学习入门之Pytorch高清版附源码

深度学习入门之Pytorch高清版附源码(廖星宇著)。本书面向的对象是初学者, 学习完本书之后,读者能够大致了解深度学习的基本知识,基本掌握PyTorch 的使用方法,知道如何根据实际问题捂建对应的深层网络结构,并能够进行调参得到较好的结果。

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深度学习入门:基于Python的理论与实现

上传书籍均经本人鉴定为原版或高清扫描版,且积分一律设置为5积分,更多书籍请查看我的资源。

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深度学习入门

深度学习入门 基于python的理论与实现。火遍日本IT界的深度学习入门书,不只是简单易懂

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深度学习入门之PyTorch.pdf

带完整目录,个人专门编辑,非常好的深度学习入门文档

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2017年最新机器学习与深度学习从基础入门到实战全套视频教程

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【机器学习、深度学习入门、进阶、深入指南】每一阶段必读论文arxiv.org免费下载链接+课程链接+github代码链接

人工智能研究专家Flood Sung针对近几年深度学习的研究进展提供了一个非常详细的阅读清单。如果你在深度学习领域是一个新手,你可以会想知道如何从哪篇论文开始阅读学习,人工智能研究专家Flood Sung制定了这一份详细的paper list,包括深度学习历史和基础知识、深度学习方法(涉及模型、优化、无监督学习、RNN、深度强化学习等)、深度学习应用(自然语言处理、目标检测、视觉跟踪、图像描述生成、机器翻译、机器人、目标分割等),建议你收藏,仔细学习

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深度学习入门:基于Python的理论与实现(中文版PDF+源码)

深度学习入门:基于Python的理论与实现 (此资源包含PDF文档及源代码,PDF为中文文字版,非影印版,字码清晰,带书签)

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深度学习入门:基于 Python 的理论与实现 pdf + 代码

《深度学习入门:基于 Python 的理论与实现》原书的 PDF 格式加书内例子代码,适用于想要入门学习深度学习的读者

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深度学习入门:基于Python的理论与实现(pdf+源码)

深度学习入门:基于Python的理论与实现 (包含pdf文档和源代码,pdf为中文版,真pdf,不是影印版,字码清晰)

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深度学习入门之Pytorch(带书签和源码)

清晰版,有章节书签,带作者在github上的源码。 从零开始学习用PyTorch! 用PyTorch入门深度学习的不二之选! 简单而不简约的实例,清晰易懂的原理讲解。 深度学习如今已经成为了科技领域最炙手可热的技术,本书帮你入门深度学习领域。 本书从人工智能的介绍入手,了解机器学习和深度学习的基础理论,并学习如何用PyTorch框架对模型进行搭建。 通过阅读本书,你将会学习到机器学习中的线性回归和logistic回归,深度学习的优化方法,多层全连接神经网络,卷积神经网络;循环神经网络以及生成对抗网络,同时从零开始对PyTorch进行学习,了解PyTorch基础及如何用其进行模型的

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深度学习入门 基于python理论与实现

高清扫描版文档,内容没有复杂的数学计算公式,讲解十分详细到位。非常适合深度学习入门 ,读完这本书再去读AI圣经会更好,深度学习入门目录如下: 第1章 Python入门 第2章 感知机 第3章 神经网络 第4章 神经网络的学习 第5章 误差反向传播法 第6章 与学习相关的技巧 第7章 卷积神经网络 第8章 深度学习 附录A Softmax-with-Loss层的计算图

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深度学习入门:基于Python的理论与实现 带书签

深度学习入门:基于Python的理论与实现

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深度学习 卷积神经网络从入门到精通 李玉鑑

对卷积神经网络进行由浅入深的分类描述 从现代雏形、突破模型、加深模型一直到强化模型和成就 并附有相关参考文献,方便读者及时查阅和钻研 卷积神经网络是深度学习中为重要的模型,对引领深度学习的井喷式发展起到了不可或缺的作用。 本书旨在全面介绍各种卷积神经网络的模型、算法及应用,指导读者把握其形成和演变的基本脉络,以帮助读者在较短的时间内从入门达到精通的水平。 有兴趣的读者可以从本书开始,通过图像分类、识别、检测和分割的案例,逐步深入卷积神经网络的核心,掌握深度学习的方法和精髓,领会AlphaGo战胜人类世界冠军的奥秘。

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深度学习技术图像处理入门》_杨培文等

本pdf文件补拍照了《深度学习技术图像处理入门》的其他页面。原书从机器学习、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迦以及简单的实现。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。最后, 通过一个实战案例,介绍如何将模型放入iOS 程序)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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深度学习入门:基于Python的理论与实现_高清+源代码

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