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PaddlePaddle Fluid 深度学习入门与实战
更新时间:2021-06-15 18:27:46
最新章节:15.5 本章小结开会员,本书免费读 >
本书全面讲解PaddlePaddleFluid框架在深度学习领域的应用。全书共15章,分别是PaddlePaddle深度学习开发环境的搭建、PaddlePaddle快速入门、线性回归算法实战、卷积神经网络实战、循环神经网络实战、生成对抗网络实战、强化学习实战、模型的保存与使用、迁移学习实战可视化工具VisualDL的使用、自定义图像数据集识别项目实战、自定义文本数据集分类项目实战、动态图的使用、开发具有AI能力的服务器接口、移动端深度学习框架PaddleLite的项目实战。本书实例丰富,适合机器学习爱好者、程序员、人工智能方面的从业人员阅读,也可以作为人工智能相关专业的师生用书和相关培训学校的教材。
品牌:人邮图书
上架时间:2021-06-01 00:00:00
出版社:人民邮电出版社
本书数字版权由人邮图书提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
PaddlePaddle Fluid 深度学习入门与实战最新章节
查看全部- 15.5 本章小结
- 15.4 Android水果识别App的开发
- 15.3 优化移动端的深度学习模型
- 15.2.3 编译Paddle Lite
- 15.2.2 Ubuntu环境搭建
- 15.2.1 Docker环境搭建
- 15.2 安装Paddle Lite
- 15.1 Paddle Lite简介
- 第15章 移动端深度学习框架Paddle Lite的项目实战——水果识别App
- 14.4 本章小结
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机器学习(第2版)
机器学习是人工智能的重要技术基础,涉及的内容十分广泛。本书涵盖了机器学习和深度学习的基础知识,主要包括机器学习的概述、统计学基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、文本分析、分布式机器学习算法等经典的机器学习基础知识,还包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、目标检测、自编码器等深度学习的内容。此外,本书还介绍了机器学习的热门应用领域推荐系统以及强化学习等主题。本书深入浅出、内容计算机30.2万字 - 会员
《机器学习》习题参考
本书配套周志华教授所著的《机器学习》教材,通过大量习题考查读者对机器学习相关知识点的理解与掌握。全书分为两个部分:第一部分习题对应《机器学习》第1~10章的内容,包括绪论、模型评估与选择、线性模型、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习;第二部分包含6章应用专题,通过综合题的形式对知识点进行多角度考查,包括线性模型的优化与复用、面向类别不平衡数据的分类、神经网络计算机19.3万字 - 会员
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AIGC:让生成式AI成为自己的外脑
《AIGC:让生成式AI成为自己的外脑》针对近期较为火热的AIGC技术及其相关话题,介绍AIGC的技术原理、专业知识和应用。全书共分为九章。第一章介绍AIGC技术的基本概念和发展历程;第二、三章介绍AIGC的基础技术栈和拓展技术栈;第四、五章分别讨论了AIGC技术在文本生成和图像生成两个领域的现状和前景;第六章列举了目前较为热门的AIGC技术应用;第七章描述了AIGC的上、中、下游产业链及未来前景计算机12.8万字 - 会员
巧用ChatGPT快速搞定数据分析
本书共分为8章,涵盖了从数据分析基础知识、常见的统计学方法到使用ChatGPT进行数据准备、数据清洗、数据特征提取、数据可视化、回归分析与预测建模、分类与聚类分析,以及深度学习和大数据分析等全面的内容。计算机10.7万字 - 会员
预训练语言模型:方法、实践与应用
近年来,在自然语言处理领域,基于预训练语言模型的方法已形成全新范式。本书内容分为基础知识、预训练语言模型,以及实践与应用3个部分,共9章。第一部分全面、系统地介绍自然语言处理、神经网络和预训练语言模型的相关知识。第二部分介绍几种具有代表性的预训练语言模型的原理和机制(涉及注意力机制和Transformer模型),包括BERT及其变种,以及近年来发展迅猛的GPT和提示工程。第三部分介绍了基于Lang计算机12.7万字 - 会员
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本书旨在帮助读者全面理解知识图谱的基本原理和概念。通过清晰的解释和实例,读者将深入了解知识图谱的构建、表示、推理等关键知识点。此外,本书通过提供代码实战,引导读者亲自动手构建知识图谱,并应用各种技术和工具进行实践。这种实践性的讲解方法可帮助读者更深入地理解知识图谱的实际应用。本书的目标是帮助读者全面理解知识图谱的基本原理和概念,并通过代码实战构建知识图谱。同时,本书也提供了关于大语言模型与知识图谱计算机9.6万字 - 会员
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ChatGPT大模型:技术场景与商业应用
ChatGPT作为人工智能领域的一大进步,引起了热议,其强大功能的背后离不开大模型的支持。大模型指的是参数规模超过千万的机器学习模型,主要应用于语音识别、计算机视觉等领域。本书聚焦大模型,对大模型的技术场景和商业应用展开详细叙述。本书主要从典型应用ChatGPT入手,探寻其背后支撑大模型的魅力。首先,本书对大模型的基础概念、产业格局、带来的新型商业模式进行讲解,展现了大模型的发展现状和商业化潜力。计算机13.2万字