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。书中对理解深度学习所需的技术，从最基础的开始逐个介绍。用浅显的语言解说什么是深度学习，深度学习具有什么特征、基于什么原理运行等。而为了让读者更“深”地理解深度学...

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...

C++模板元编程实战 一个深度学习框架的初步实现

本书将以一个深度学习框架的实现为例，讨论如何在一个相对较大的项目中深入应用元编程，为系统性能优化提供了更多的可能。本书分8章，前两章讨论了一些元编程与编译期计算的基本技术，后面六章则讨论了元编程在深...

人民邮电 深度学习原理与实践

本书系统全面、循序渐进地介绍了深度学习的各方面知识，包括技术经验、使用技巧和实践案例。本书详细介绍了目前深度学习相关的常用网络模型（ANN、DNN、CNN、RNN），以及不同网络模型的算法原理和核心思想。本书利...

解析深度学习 卷积神经网络原理与视觉实践

深入浅出地讲解深度卷积神经网络中的基本概念、涉及的主要技术、算法及其应用，并分析比较了当前流行的各类深度学习框架Caffe,Tensorflow、Torch、MXNet及MatConvNet。本书并不是一本编程类书籍，而是通过基础...

深度学习系列 基于Theano的深度学习 构建未来与当前的人工大脑

本书主要介绍了深度学习的基本概念和常用网络以及Theano在深度学习中的应用。全书共13章，首先介绍了Theano的基础知识，包括张量、计算图、符号计算、张量算子、自动微分等概念，然后分别介绍了基于前馈神经网络...

深度学习在动态媒体中的应用与实践

本书是一本深度学习的入门读物，对深度学习的基本理论进行了介绍之后，主要以Ubuntu系统为例搭建了三大主流框架-Caffe、TensorFlow、Torch，然后分别在三个框架下，通过三个实战项目熟悉了框架的使用方法，并详细描...

深度学习系列 深度学习与TensorFlow实战

首先简述了神经网络的发展历史，介绍了TensorFlow，书中以一个简单的一元线性回归房价预测模型演示了TensorFlow的工作机制； 三是简单例举了几个以TensorFlow为基础的开源项目。介绍了深度神经网络的外延：机器学...

认知计算与深度学习 基于物联网云平台的智能应用

本书根据两位作者的英文原著《Big-Data Analytics for Cloud, IoT and Cognitive Computing》（Wiley，2017）翻译、改编与增补而成。全书共11章，其中第4、8、11章是新增章节。全书重点关注认知计算、大数据与深度...

深度学习的探索之路