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深度学习

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本专题中精选深度学习相关文档、电子书、浏览器插件等资源以及技术教程文章,更多相关内容陆续增加,建议收藏本栏目,本站整理包含深度学习的内容共计37个,剩余252个等待更新。

《深度学习企业实战:基于R语言》配套资源
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编辑推荐 深度学习是机器学习的一个分支,旨在建立模拟人脑进行分析学习的神经网络。很多知名的科技公司已经部署了深度学习技术来帮助它们解决业务问题。本书侧重于R语言与深度学习的结合,语言通俗易懂,不涉及过多的数学知识,贯穿全书的重点是实践方法,旨在向读者讲解深度学习的企业化应用,并通过R编程来构建各种模型,帮助读者了解企业中应用深度学习的相关案例。本书非常注重实用性,不对读者做过多的技术要求,适合所有想通过

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<b>21个项目玩转深度学习:基于TensorFlow的实践详解</b>
21个项目玩转深度学习:基于TensorFlow的实践详解 超清版

21个项目玩转深度学习:基于TensorFlow的实践详解 出版时间:2018 《21个项目玩转深度学习——基于TensorFlow的实践详解》以实践为导向,深入介绍了深度学习技术和TensorFlow框架编程内容。 通过本书,读者可以训练自己的图像识别模型、进行目标检测和人脸识别、完成一个风格迁移应用,还可以使用神经网络生成图像和文本,进行时间序列预测、搭建机器翻译引擎,训练机器玩游戏。全书共包含21个项目,分为深度卷积网络、RNN网络、深度强化学习三部分。

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Python深度学习与项目实战
Python深度学习与项目实战 超清版

1.全方位解读深度学习五大主流与前沿技术; 2.理论与实战紧密结合,通过足够多的实际项目帮助读者; 3.知识全面,详解深度学习模型在计算机视觉、自然语言处理、金融、强化学习等众多领域的新进展和应用; 4.悉尼大学Basem Suleiman和Johan Alibasa以及伦敦大学玛丽女王学院Soren Riis等多位世界名校教师联袂推荐。 本书基于Python以及两个深度学习框架Keras与TensorFlow,讲述深度学习在实际项目中的应用。本书共10章,首先介绍线性回归模型、逻辑回归模型、

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TensorFlow2.0深度强化学习指南 影印版

TensorFlow虽是深度学习领域最广泛使用的框架,但是对比PyTorch这一动态图框架,采用静态图(Graph模式)的TensorFlow确实是难用。好在最近TensorFlow支持了eager模式,对标PyTorch的动态执行机制。更进一步地,Google在最近推出了全新的版本TensorFlow 2.0,2.0版本相比1.0版本不是简单地更新,而是一次重大升级(虽然目前只发布了preview版本)。简单地来说,TensorFlow 2.0默认采用eager执行模式,而且重整了很多混乱的模块。毫无疑

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基于深度学习的网络安全态势评估方法 清晰版 立即下载
<b>深度学习:基于Keras的Python实践</b>
深度学习:基于Keras的Python实践 影印版 立即下载
<b>深度学习与计算机视觉:算法原理 框架应用与代码实现</b>
深度学习与计算机视觉:算法原理 框架应用与代码实现 完整版

《深度学习与计算机视觉:算法原理、框架应用与代码实现》 全面介绍了深度学习及计算机视觉中基础的知识,并结合常见的应用场景和大量实例,带领读者进入丰富多彩的计算机视觉领域。

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<b>深度学习:AI圣经</b>
深度学习:AI圣经 清晰中文版 立即下载
<b>深度学习入门之PyTorch</b>
深度学习入门之PyTorch 完整超清版 立即下载
<b>深度学习入门:基于Python的理论与实现(含源码)</b>
深度学习入门:基于Python的理论与实现(含源码) 超清版

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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<b>深度学习:人工智能算法(Deep Learning)</b>
深度学习:人工智能算法(Deep Learning) 高清版

本书包括3 个部分:第1 部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念,它们是深度学习的预备知识;第2 部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术;第3 部分讨论某些具有前瞻性的方

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<b>推荐系统与深度学习</b>
推荐系统与深度学习 超清版

腾讯技术大牛经验总结 免费提供配套源程序下载 本书除了在算法层面讲解推荐系统的实现 还从工程层面详细阐述推荐系统如何搭建

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<b>Python深度学习</b>
Python深度学习 完整版

人工智能机器学习经典教程 用Python Keras TensorFlow进行深度学习的探索实践 Keras之父 谷歌人工智能研究员执笔 深度学习领域力作

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<b>TensorFlow:实战Google深度学习框架(第2版)</b>
TensorFlow:实战Google深度学习框架(第2版) 影印版

本书是TensorFlow入门参考书,旨在帮助读者以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度学习,首度全面支持TensorFlow1.4.x代码,大量增补新版独有核心功能

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<b>TensorFlow+Keras深度学习人工智能实践应用</b>
TensorFlow+Keras深度学习人工智能实践应用 超清影印版

本书通过大量的范例浅入深地讲解Keras与TensorFlow深度学习类神经网络,提供安装、上机操作指南,同时辅以大量范例程序介绍TensorFlow + Keras深度学习方面的知识

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<b>深度学习之TensorFlow:入门、原理与进阶实战</b>
深度学习之TensorFlow:入门、原理与进阶实战 中文扫描版

这本书通过大量的实例,全面而深入地讲解了深度学习神经网络原理和TensorFlow使用方法两方面的内容,通俗易懂,实用性强,特别适合TensorFlow深度学习的初学者和进阶读者作为自学教程阅读

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<b>深度学习入门之PyTorch</b>
深度学习入门之PyTorch 完整超清版 立即下载
<b>深入浅出强化学习:原理入门(含源码)</b>
深入浅出强化学习:原理入门(含源码) 超清版

本书以通俗易懂的语言深入浅出地介绍了强化学习的基本原理,涵盖强化学习基本方法和深度强化学习方法,还介绍了相应的数学基础和编程实例,思路明确、清晰易懂,是深度学习必备参考书

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<b>深度学习原理与TensorFlow实践</b>
深度学习原理与TensorFlow实践 高清完整版

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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<b>深度学习:Caffe之经典模型详解与实战</b>
深度学习:Caffe之经典模型详解与实战 高清版

《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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<b>深度学习:卷积神经网络从入门到精通</b>
深度学习:卷积神经网络从入门到精通 原书扫描版 立即下载
<b>深度学习技术图像处理入门</b>
深度学习技术图像处理入门 全书原版 立即下载
<b>深度学习算法实践</b>
深度学习算法实践 完整超清版

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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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 超清版

《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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<b>深度学习:从入门到实战</b>
深度学习:从入门到实战 超清完整版

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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深度学习 笔记精选
网友NO.360284

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……

网友NO.780941

Python编程深度学习绘图库之matplotlib

matplotlib是python的一个开源的2D绘图库,它的原作者是John D. Hunter,因为在设计上借鉴了matlab,所以成为matplotlib。和Pillow一样是被广泛使用的绘图功能,而在深度学习相关的部分,matplotlib得宠的多。这篇文章将简单介绍一下如何安装以及使用它来画一些非常常见的统计图形。 概要信息 注意事项:由于Python2支持到2020年,很多python库都开始主要支持python3了,matplotlib的主分支也已经是python3了。而这篇文章中为了简单,安装和demo代码依然是在python2.7上进行验证的。 安装 使用pip install即可直接安装。安装日志如下: liumiaocn:tmp liumiao$ python -mpip install -U pipRequirement already up-to-date: pip in /usr/local/lib/python2.7/site-p……

网友NO.379670

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)……

网友NO.721457

Spring cloud Feign 深度学习与应用详解

简介 Spring Cloud Feign是一个声明式的Web Service客户端,它的目的就是让Web Service调用更加简单。Feign提供了HTTP请求的模板,通过编写简单的接口和插入注解,就可以定义好HTTP请求的参数、格式、地址等信息。Feign会完全代理HTTP请求,开发时只需要像调用方法一样调用它就可以完成服务请求及相关处理。开源地址:https://github.com/OpenFeign/feign。Feign整合了Ribbon负载和Hystrix熔断,可以不再需要显式地使用这两个组件。总体来说,Feign具有如下特性: 可插拔的注解支持,包括Feign注解和JAX-RS注解; 支持可插拔的HTTP编码器和解码器; 支持Hystrix和它的Fallback; 支持Ribbon的负载均衡; 支持HTTP请求和响应的压缩。 Spring Cl……

网友NO.136090

深度学习详解之初试机器学习

机器学习可应用在各个方面,本篇将在系统性进入机器学习方向前,初步认识机器学习,利用线性回归预测波士顿房价; 原理简介 利用线性回归最简单的形式预测房价,只需要把它当做是一次线性函数y=kx+b即可。我要做的就是利用已有数据,去学习得到这条直线,有了这条直线,则对于某个特征x(比如住宅平均房间数)的任意取值,都可以找到直线上对应的房价y,也就是模型的预测值。 从上面的问题看出,这应该是一个有监督学习中的回归问题,待学习的参数为实数k和实数b(因为就只有一个特征x),从样本集合sample中取出一对数据(xi,yi),xi代入kx+b得到输出y^i,MSE可以衡量预测输出与样本标注的接……

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