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深度学习电子书

深度学习入门:基于Python的理论与实现

本书是深度学习真正意义上的入门书,深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3,尽量不依赖外部库或工具,从基本的数学知识出发,带领读者从零创建一个经典的深度学

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深度学习、优化与识别

深度神经网络是近年来受到广泛关注的研究方向,它已成为人工智能2.0的主要组成部分。本书系统地论述了深度神经网络基本理论、算法及应用。全书共16章,分为两个部分;第一部分(第1章

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深度学习入门之PyTorch 查看详情
MATLAB计算机视觉与深度学习实战 查看详情
深度学习利器:TensorFlow程序设计

在工业界,TensorFlow 比其他框架更具有优势。TensorFlow 支持异构设备的分布式计算,使得上千万、上亿数据量的模型能够有效地利用机器资源进行训练。TensorFlow 支持卷积神经网络、循环神经网

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TensorFlow深度学习应用实践

《TensorFlow深度学习应用实践》 总的指导思想是在掌握深度学习的基本知识和特性的基础上,培养使用TensorFlow进行实际编程以解决图像处理相关问题的能力。 全书力求深入浅出,通过通俗易懂

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深度学习:主流框架和编程实战 查看详情
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,本书结合实例介绍了使用TensorFlow开发

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深度学习:Java语言实现 查看详情
深度学习原理与实践

《深度学习原理与实践》 详细介绍了目前深度学习相关的常用网络模型(ANN、CNN、RNN),以及不同网络模型的算法原理和核心思想。本书利用大量的实例代码对网络模型进行了分析,这些案例

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深度学习:Caffe之经典模型详解与实战

《深度学习Caffe之经典模型详解与实战》 首先介绍了深度学习相关的理论和主流的深度学习框架,然后从Caffe深度学习框架为切入点,介绍了Caffe的安装、配置、编译和接口等运行环境,剖析

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深度学习:卷积神经网络从入门到精通 查看详情
深度学习技术图像处理入门 查看详情
深度学习实战

1.这书去繁化简地对深度神经网络的基础知识开展整理,并对优化算法保持作出通俗易懂的解读,便捷新手学习培训。 2.这书用心选择很多深度神经网络的实例,根据启发式的通过自学方式,使

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白话深度学习与TensorFlow 查看详情
深度学习算法实践(基于Theano和TensorFlow)

1.中科院院士工程院院士陈志杰倾心作序,业内专家黄文涛、陈晓禾联手力荐。 2.以深度学习算法新手入门为主题思想,以NumPy、SciPy等科学计算库,深度神经网络流行优化算法,深度神经网络

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深度学习 21天实战Caffe

《 深度学习:21天实战Caffe 》是一本深度学习入门读物。以目前已经大量用于线上系统的深度学习框架Caffe为例,由浅入深,从 Caffe 的配置、部署、使用开始学习,通过阅读Caffe源码理解其精髓

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大数据架构详解:从数据获取到深度学习

《大数据架构详解:从数据获取到深度学习》 从架构、业务、技术三个维度深入浅出地介绍了大数据处理领域端到端的知识。主要内容包括三部分:第一部分从数据的产生、采集、计算、存储

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深度学习实践:计算机视觉

本书主要介绍了深度学习在计算机视觉方面的应用及工程实践,以Python 3为开发语言,并结合当前主流的深度学习框架进行实例展示。

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深度学习:从入门到实战

本书从12个落地实践角度精炼阐述深度学习方法论解析与核心技术;22个经典案例融入11个综合案例,全面构建深度学习实践框架,切实提升开发技能,积累开发经验

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PyTorch深度学习实战

这本书从原理到实战、深入浅出地介绍了Facebook人工智能利器Pytorch的卓越表现,主要定位为具有一定Python编程基础,对机器学习和神经网络有一定了解的程序员们

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图解深度学习与神经网络

本书是以TensorFlow 为工具介绍神经网络和深度学习的入门书,内容循序渐进,以简单示例和图例的形式,展示神经网络和深度学习背后的数学基础原理,帮助读者更好地理解复杂抽象的公式。

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PaddlePaddle与深度学习应用实战

本书由简单的例子引入深度学习和PaddlePaddle框架通过一系列深度学习项目实例,介绍PaddlePaddle在各种场景和问题中的应用,让读者由浅至深地理解并运用深度学习解决实际问题

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Hadoop深度学习

本书用Hadoop在深度神经网络中部署大数据 deeplearning 深度学习,处理很多深度学习应用的热点问题并向读者披露解决方案的细节,欢迎下载

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基于深度学习的自然语言处理

本书将深度学习技术应用于自然语言处理的实用指南,系统阐述将深度学习技术应用于自然语言处理的方法和技术,深入浅出地介绍了深度学习的基本知识及各种常用的网络结构等方面

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深度学习 相关笔记精选
网友NO.826960

PyTorch的深度学习入门之PyTorch安装和配置

前言 深度神经网络是一种目前被广泛使用的工具,可以用于图像识别、分类,物体检测,机器翻译等等。深度学习(DeepLearning)是一种学习神经网络各种参数的方法。因此,我们将要介绍的深度学习,指的是构建神经网络结构,并且运用各种深度学习算法训练网络参数,进而解决各种任务。本文从PyTorch环境配置开始。PyTorch是一种Python接口的深度学习框架,使用灵活,学习方便。还有其他主流的深度学习框架,例如Caffe,TensorFlow,CNTK等等,各有千秋。笔者认为,初期学习还是选择一种入门,不要期望全都学会。须知,发力集中才能深入挖掘。乱花渐欲迷人眼,选择适合自己的,从一而终,相信会对科研大有裨益! *************************************************** 说明:本文乃至本系列全部文章都是在PyTorch0.2版本下做的。现在版本更新了很多,会有一些API的更改……

网友NO.692217

《Python深度学习》书评、读书笔记

读者评价一 现阶段最浅显易懂的深度学习新手入门书,由Keras鼻祖落笔。高手不仅技术性能得,文采都不通常,确实就是说以便让尽量多的人可以应用深度学习而写的这这书,包含了深度学习的基本知识、Keras应用方式及其深度学习最好实践活动。 学习培训这书必须具有基本的PHP专业知识,但不用深度学习或是深度学习工作经验,也不用深奥的数学知识,高中数学水准得以看懂这书。 读者评价二 这这书从6月12号那一天老总递到我手上,到今日恰好六周,你在期内我逐字逐句地啃了这这书,并在每星期的星期二和星期五中午给组里的别人讲这这书,每一次讲3个钟头。直至5分钟前不久说完最终一章,写了180页的幻灯片。 感受从何说起呢?先讲Keras吧,这这书的创作者是Keras的创作者,因此这书主要详细介绍Keras在deeplearning中的各种各样使用方法。Keras容……

网友NO.601936

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,然后骂一句他娘的,本人那么帅居然没识别出来!那银行柜员机上人脸识别系统呢,你看它敢不敢让你连密码也不输直接刷脸转账,是不是关掉了人脸识别、指……

网友NO.297899

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 cv2import numpy as np def surface_to_string(surface): """convert pygame surface into string""" return pygame.image.tostring(surface, 'RGB') def pygame_to_cvimage(surface): """conver pygame surface into……

网友NO.865517

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_10_9_x86_64.macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl (4.7MB) 100% |████████████████████████████████| 4.7MB 284kB/s Installing collecte……

网友NO.937407

13个最常用的Python深度学习库介绍

如果你对深度学习和卷积神经网络感兴趣,但是并不知道从哪里开始,也不知道使用哪种库,那么这里就为你提供了许多帮助。 在这篇文章里,我详细解读了9个我最喜欢的Python深度学习库。 这个名单并不详尽,它只是我在计算机视觉的职业生涯中使用并在某个时间段发现特别有用的一个库的列表。 这其中的一些库我比别人用的多很多,尤其是Keras、mxnet和sklearn-theano。 其他的一些我是间接的使用,比如Theano和TensorFlow(库包括Keras、deepy和Blocks等)。 另外的我只是在一些特别的任务中用过(比如nolearn和他们的Deep Belief Network implementation)。 这篇文章的目的是向你介绍这些库。我建议你认真了解这里的每一个库,然后在某个具体工作情境中你就可以确定一个最适用的库。 我想再次重申,这份名单并不详尽。此外,由于我是计算机视觉研究人员并长期活……

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