图解深度学习与神经网络 从张量到TensorFlow实现

本书试图从图解的角度，直接面对深度学习背后的数学基础，帮助想入门神经网络和深度学习的初学者入门，并结合主流深度学习框架TensorFlow函数接口和代码进行讲解，使读者能快速上手深度学习应用。本书力求通过简单...

神经网络与深度学习应用实战

本书从神经网络与深度学习的基础理论出发，并结合应用示例给予读者对神经网络与深度学习的全面理解。本书内容从人工智能当下及未来的发展现状开始，逐步介绍数学理论基础和机器学习基础，然后从传统的人工神经网...

Python 深度学习实战 75个有关神经网络建模、强化学习与迁移学习的解决方案

本书以自上而下和自下而上的方法来展示针对不同领域实际问题的深度学习解决方案，包括图像识别、自然语言处理、时间序列预测和机器人操纵等。还讨论了采用诸如TensorFlow、PyTorch、Keras和CNTK等流行的深度...

深度学习 主流框架和编程实战

本书是利用实例来讲解深度学习框架以及深度学习方法的综合性著作，介绍了四大深度学习框架（TensorFlow、Caffe、Torch和MXNet），还详细介绍了调参、二次接口的编程、迁移学习的模型等内容。...

深入理解Auto ML和Auto DL:构建自动化机器学习与深度学习平台

神经网络与深度学习实战 Python+Keras+TensorFlow

本书通过理论与项目实践相结合的方式引领读者进入人工智能技术的大门。书中首先从人工智能技术的数学基础讲起，然后重点剖析神经网络的运行流程，最后以大量的实际项目编码实践方式帮助读者扎实地掌握人工智能...

深度学习算法实践 基于Theano和TensorFlow

系统介绍深度学习算法发展情况，以Theano平台为基础，实现当前流行的深度学习算法，包括：卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）、自动编码机（SdA）、受限波兹曼机（RBM）、深度信念网络（DBN），并以MNIST手写数字识别......

Python高级数据分析 机器学习、深度学习和NLP实例

本书介绍了基于Python的高级数据分析，探讨了Neo4j、Elasticsearch和MongoDB等数据库，讨论了如何实现包括主题爬取在内的ETL技术，并用于高频算法交易和目标导向的对话系统等领域；还介绍了一些机器学习概念（如半监...

Python强化学习实战 应用OpenAI Gym和TensorFlow精通强化学习和深度强化学习

强化学习是一种重要的机器学习方法，在智能体及分析预测等领域有许多应用。本书共13章，主要包括强化学习的各种要素，即智能体、环境、策略和模型以及相应平台和库；Anaconda、Docker、OpenAI Gym、Universe和Tens...

深度学习 基于Python语言和TensorFlow平台 视频讲解版

人工智能极简历史、开发环境准备、初识TensorFlow、简化神经网络模型、用神经网络解决非线性问题、从文件中载入训练数据、多层全连接神经网络、保存和载入训练过程、查看图形化的模型、用训练好的模型进行...