深度学习原理与TensorFlow实践

深度学习

本书为三大部分，第一部分介绍应用数学基础知识和机器学习的基本概念，第二部分介绍业界经典的深度学习算法，第三部分是一些探索性研究，对深度学习的未来发展非常重要。本书假定读者拥有计算机科学的背景，熟悉编程...

深度学习算法实践

本书以一位软件工程师的转型故事为线索，讲述算法思维的建立及实践。第1章主要讲解如何从传统的工程思维转入算法思维，第2-5章分别阐述文本处理、视觉识别、Bot机器人、强化学习方向的算法实践，第6章案例阐述预...

学历案与深度学习

本书是江苏省基础教育教学改革前瞻性项目《指向深度学习的学历案研究》的成果专著，由南京一中项目组组织编写，主要包括学理探索、开发指南和案例分享三部分。学历案的研究，旨在实现学生立场的教学，让深度学习真...

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...

深度学习精要 基于R语言

本书介绍了深度学习相关的知识点，并将R语言在深度学习中的应用技巧讲解给读者。本书不仅介绍了R语言中的H2O报的使用，还介绍了深度学习模型背后的一些核心概念，同时也介绍了Autoencoder的使用以及深度神经网络...

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......

当代机器深度学习方法与应用研究

本书对当前最新的深度学习方法及应用进行了全面的概述，涵盖了自动语音识别（ASR）、计算机视觉、语言建模、文本处理、多模态学习以及信息检索等方向，能使读者对机器深度学习领域进行广泛而深入的了解，对有志于了...

深度学习 入门与实践

本书是一本关于深度学习的入门读物，阐述了深度学习的发展历程、相关基本概念和工作原理。介绍了两个当前流行的深度学习工具：Caffe和TensorFlow。初步探讨了强化学习的基本原理和应用。为了能让初学者快速上...

深度学习、优化与识别

深度神经网络近来受到国内外广泛关注，已成为中国人工智能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。第一部分系统论述了理论及算法，包括深度前馈神经网络，深度卷积神经网络，深度...