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《图解深度学习》电子书封面

图解深度学习

  • 发布时间:2020年05月04日 21:55:04
  • 作者:山下隆义
  • 大小:91.2 MB
  • 类别:深度学习电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:超清全彩版
  • 评分:7.9

    图解深度学习 PDF 超清全彩版

      给大家带来的一篇关于深度学习相关的电子书资源,介绍了关于深度学习方面的内容,本书是由人民邮电出版社出版,格式为PDF,资源大小91.2 MB,山下隆义编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:7.6。

      内容介绍

      《图解深度学习》从深度学习的发展历程讲起,以丰富的图例从理论和实践两个层面介绍了深度学习的各种方法,以及深度学习在图像识别等领域的应用案例。内容涉及神经网络、卷积神经网络、受限玻尔兹曼机、自编码器、泛化能力的提高等。此外,还介绍了包括Theano、Pylearn2、Caffe、DIGITS、Chainer 和TensorFlow 在内的深度学习工具的安装和使用方法。

      图解深度学习目录

      • 第1章 绪论
      • 第2章 神经网络
      • 第3章 卷积神经网络
      • 第4章 受限玻尔兹曼机
      • 第5章 自编码器
      • 第6章 提高泛化能力的方法
      • 第7章 深度学习工具
      • 第8章 深度学习的现在和未来

      学习笔记

      python开启摄像头以及深度学习实现目标检测方法

      最近想做实时目标检测,需要用到python开启摄像头,我手上只有两个uvc免驱的摄像头,性能一般。利用python开启摄像头费了一番功夫,主要原因是我的摄像头都不能用cv2的VideCapture打开,这让我联想到原来opencv也打不开Android手机上的摄像头(后来采用QML的Camera模块实现的)。看来opencv对于摄像头的兼容性仍然不是很完善。 我尝了几种办法:v4l2,v4l2_capture以及simpleCV,都打不开。最后采用pygame实现了摄像头的采集功能,这里直接给大家分享具体实现代码(python3.6,cv2,opencv3.3,ubuntu16.04)。中间注释的部分是我上述方法打开摄像头的尝试,说不定有适合自己的。 import pygame.cameraimport timeimport pygameimport c……

      Python编程深度学习计算库之numpy

      NumPy是python下的计算库,被非常广泛地应用,尤其是近来的深度学习的推广。在这篇文章中,将会介绍使用numpy进行一些最为基础的计算。 NumPy vs SciPy NumPy和SciPy都可以进行运算,主要区别如下 最近比较热门的深度学习,比如在神经网络的算法,多维数组的使用是一个极为重要的场景。如果你熟悉tensorflow中的tensor的概念,你会非常清晰numpy的作用。所以熟悉Numpy可以说是使用python进行深度学习入门的一个基础知识。 安装 liumiaocn:tmp liumiao$ pip install numpyCollecting numpy Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/b6/5e/4b2c794fb57a42e285d6e0fae0e9163773c5a6a6a7e1794967fc5d2168f2/numpy-1.14.5-cp27-cp27m-macosx_10_6_intel.macosx_10_9_intel.macosx_……

      Dlib+OpenCV深度学习人脸识别的方法示例

      前言 人脸识别在LWF(Labeled Faces in the Wild)数据集上人脸识别率现在已经99.7%以上,这个识别率确实非常高了,但是真实的环境中的准确率有多少呢?我没有这方面的数据,但是可以确信的是真实环境中的识别率并没有那么乐观。现在虽然有一些商业应用如员工人脸识别管理系统、海关身份验证系统、甚至是银行人脸识别功能,但是我们可以仔细想想员工人脸识别管理,海关身份证系统的应用场景对身份的验证功能其实并没有商家吹嘘的那么重要,打个比方说员工上班的时候刷脸如果失败了会怎样,是不是重新识别一下,如果还是误识别,或是识别不出,是不是就干脆刷卡或是其他方式登记上班,然后骂一……

      PyTorch的深度学习入门教程之构建神经网络

      前言 本文参考PyTorch官网的教程,分为五个基本模块来介绍PyTorch。为了避免文章过长,这五个模块分别在五篇博文中介绍。 Part3:使用PyTorch构建一个神经网络 神经网络可以使用touch.nn来构建。nn依赖于autograd来定义模型,并且对其求导。一个nn.Module包含网络的层(layers),同时forward(input)可以返回output。 这是一个简单的前馈网络。它接受输入,然后一层一层向前传播,最后输出一个结果。 训练神经网络的典型步骤如下: (1) 定义神经网络,该网络包含一些可以学习的参数(如权重) (2) 在输入数据集上进行迭代 (3) 使用网络对输入数据进行处理 (4) 计算loss(输出值距离正确值有多远) (5)……

      以上就是本次介绍的深度学习电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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