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深度学习与目标检测(第2版)
更新时间:2023-02-28 19:51:53
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本书的写作初衷是,从学者的角度,用一种通俗易懂的方式,将基于深度学习的目标检测的相关论文中的理论和方法呈现给读者,同时针对作者在深度学习教学过程中遇到的难点,进行深入的分析和讲解。本书侧重对卷积神经网络的介绍,而深度学习的内容不止于此。所以,作者将深度学习分为有监督学习、无监督学习和强化学习三类,将图像分类、目标检测、人脸识别、语音识别、生成对抗网络和AlphaGo等应用场景归入不同的类别,并分别对其原理进行了概括性的讲解。
上架时间:2022-11-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
上海阅文信息技术有限公司已经获得合法授权,并进行制作发行
深度学习与目标检测(第2版)最新章节
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Keras深度学习与神经网络
本书从人工智能导论入手,阐述人工智能的发展及现状,重点介绍了机器学习和神经网络基础、反向传播原理、卷积神经网络和循环神经网络等内容。本书内容由浅入深,循序渐进,从神经元和感知机入手,逐步讲解深度学习中神经网络基础、反向传播以及更深层次的卷积神经网络、循环神经网络。本书知识体系完整,内容覆盖面广,介绍了深度学习中常用的模型和算法,助力读者多方位掌握深度学习的相关知识。本书可作为高等院校计算机等相关专计算机11万字 - 会员
机器学习的算法分析和实践
本书是一本全面介绍机器学习方法特别是算法的新书,适合初学者和有一定基础的读者。机器学习可以分成三大类别,监督式学习、非监督式学习和强化学习。三大类别背后的算法也各有不同。监督式学习使用了数学分析中函数逼近方法、概率统计中的极大似然方法。非监督式学习使用了聚类和贝叶斯算法。强化学习使用了马尔可夫决策过程算法。机器学习背后的数学部分来自概率、统计、数学分析以及线性代数等领域。虽然用到的数学较多,但是最计算机7.4万字 制造业大模型的构建与实践
本书分两篇,为读者提供基于制造业视角的大模型理论与应用指南。基础篇深入大模型理论层面,主要介绍大模型的基础知识、构建路径、价值对齐策略,同时涉及多模态与AIGC技术、提示词工程的相关知识。应用篇则聚焦于大模型的实践应用层面,主要讲解垂直制造领域微调、RAG等构建技术,AIAgent的原理与应用,以及大模型压缩与部署策略,并且通过具体案例来展示大模型在工业制造及设备运维等方面的应用,最后对大模型进行计算机18.3万字- 会员
机器学习(第2版)
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ChatGPT:AIGC时代商业应用赋能
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机器学习实战(视频教学版)
《机器学习实战:视频教学版》基于Python语言详细讲解机器学习算法及其应用,用于读者快速入门机器学习。《机器学习实战:视频教学版》共分12章,内容包括机器学习概述、Python数据处理基础、Python常用机器学习库、线性回归及应用、分类算法及应用、数据降维及应用、聚类算法及应用、关联规则挖掘算法及应用、协同过滤算法及应用,最后通过3个综合实战项目(包括新闻内容分类实战、泰坦尼克号获救预测实战、计算机10.1万字 - 会员
AI智能语音技术与产业创新实践
本书从技术、应用和产业3个维度为切入点,对智能语音语义领域相关的热点和趋势展开研究。本书以“人与机器的对话”开篇,讲述人类语音生成、传播和感知的过程,引发对于机器智能语音听说的思考,进而阐述技术探索发展史;然后,分析了以语音交互为核心的技术现状,综合剖析提出全双工、端到端模型构建、语音假冒攻击等热点;其次,从政策、投融资和产业规模上,分析整体智能语音产业环境,纵观国内外企业在相关技术和产品上的积极计算机13.6万字 - 会员
PyTorch 2.0深度学习从零开始学
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巧用ChatGPT快速提高职场晋升力
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