深度学习理论与实践

本书是根据国家青年基金、重庆市科委、重庆市教委的专项研究结果，系统全面地阐述了最新的深度学习理论及相应算法。主要介绍深度学习的基本理论以及它在图像分类，目标检测和场景等应用。本书将理论与应用相结...

小数码拍大画幅 大画幅摄影与接片技术深度揭秘

这是一本讲解如何使用小画幅相机拍摄并合成大画幅、高画质图像的技术专著。全书分为13章。以实例的方式详细讲解了小数码拍摄大画幅的基本步骤、基本模式、特殊模式以及一些拍摄技巧、方法。本书内容全面、...

神经网络与深度学习

这是一本介绍神经网络和深度学习算法基本原理及相关实例的书籍，它不是教科书，作者已尽量把公式减少到最少，以适应绝大部分人的阅读基础和知识储备。本书涵盖了神经网络的研究历史、基础原理、深度学习中的自编...

零基础学R语言数据分析 从机器学习、数据挖掘、文本挖掘到大数据分析

本书共分14章，前四章介绍R语言的基本操作及应用，第5章介绍相关的套件，6～9章介绍算法，10～12章介绍相关规则，文本挖掘、图形化数据分析工具；最后两章介绍Hadoop和Spark大数据分析。本书不仅带领读者学习R语言，更强调.....

深度学习入门与实战 基于TensorFlow

本书从第1章介绍机器学习的基本思考方式起始，随之以深度学习颇具代表性的手写数字识别为例，对构成卷积神经网络的各部分功能进行了详解，用TensorFlow代码确认了各部件的运行原理。用这种循序渐进的解读方式以...

推荐系统与深度学习

1）主要面对推荐系统的初学者或者算法爱好者，结合算法介绍和实战代码，帮助读者从零到一，结构化的掌握目前推荐系统的主流理论及实践经验。2）面对有一定基础的读者，介绍深度学习的基础概念，以及深度学习在推荐系......

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

深度强化学习原理与实践

本书将从数学和方法的角度分别阐述强化学习的内容。从数学基础讲起，通过简单的环境模型来逐步展开强化学习的内容。每章至少会有一个案例来辅助读者深入理解相关的知识点，涵盖目前的热点应用，例如图像风格创造...

深度学习与R语言

全书12章，分为原理篇（第1～8章），应用篇（第9～12章）。原理篇按照深度学习的发展过程，主要讨论了浅层神经网络、深度神经网络、Elman神经网络、Jordan神经网络、自动编码机、受限波尔兹曼机和深度信念网。应用篇R环境......

深度学习基础与实践

本书既覆盖足够的理论，又提供足够的实践，旨在让读者能够构建生产级别的深度学习工作流。本书前4章介绍深度学习概念、神经网络基础知识、深层网络是如何从神经网络演变而来的、4个主流的深层网络的架构。第5...