這是我在做大學教授期間推薦給我學生的一本書，非常好，適合入門學習。《python深度學習》由Keras之父、現(xiàn)任Google人工智能研究員的弗朗索瓦?肖萊（Franc?ois Chollet）執(zhí)筆，詳盡介紹了用Python和Keras進行深度學習的探索實踐，包括計算機視覺、自然語言處理、產(chǎn)生式模型等應用。書中包含30多個代碼示例，步驟講解詳細透徹。作者在github公布了代碼，代碼幾乎囊括了本書所有知識點。在學習完本書后，讀者將具備搭建自己的深度學習環(huán)境、建立圖像識別模型、生成圖像和文字等能力。但是有一個小小的遺憾：代碼的解釋和注釋是全英文的，即使英文水平較好的朋友看起來也很吃力。本人認為，這本書和代碼是初學者入門深度學習及Keras最好的工具。作者在github公布了代碼，本人參照書本，對全部代碼做了中文解釋和注釋，并下載了代碼所需要的一些數(shù)據(jù)集（尤其是“貓狗大戰(zhàn)”數(shù)據(jù)集），并對其中一些圖像進行了本地化，代碼全部測試通過。（請按照文件順序運行，代碼前后有部分關(guān)聯(lián)）。以下代碼包含了全書約80%左右的知識點，代碼目錄：2.1: A first look at a neural network（ 初識神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）3.5: Classifying movie reviews（電影評論分類：二分類問題）3.6: Classifying newswires（新聞分類：多分類問題 ）3.7: Predicting house prices（預測房價：回歸問題）4.4: Underfitting and overfitting（ 過擬合與欠擬合）5.1: Introduction to convnets（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介）5.2: Using convnets with small datasets（在小型數(shù)據(jù)集上從頭開始訓練一個卷積網(wǎng)絡(luò)）5.3: Using a pre-trained convnet（使用預訓練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）5.4: Visualizing what convnets learn（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可視化）
上傳時間： 2022-01-30
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該文檔為基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學習講解文檔，是一份很不錯的參考資料，具有較高參考價值，感興趣的可以下載看看………………
標簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 深度學習
上傳時間： 2022-02-03
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電子書-C語言核心技術(shù)+C語言深度解剖學習筆記最近面試了一些人，包括應屆本科、碩士和工作多年的程序員， 在問到 C 語言相關(guān)的問題的時候，總是沒幾個人能完全答上我的問 題。甚至一些工作多年，簡歷上寫著“最得意的語言是 C 語言”，“對 C 有很深的研究”，“精通 C 語言”的人也答不完全我的問題，甚至有 個別人我問的問題一個都答不上。于是我就想起了我去年閑的使用寫 的這本小冊子。 這本小冊子已經(jīng)在我電腦里睡了一年大覺了。并非沒有出版社愿 意出版，而是幾個大的出版社都認為書寫得不錯，但太薄，利潤太低， 所以要求我加厚到 300 頁以上。我拒絕加厚，并為此和幾個出版社僵 持了一年多。我認為經(jīng)典的東西一定要精煉，不要廢話。這次由于面 試別人，所以終于記起了我還寫過這么一本小冊子。想了想，還是決 定掛到網(wǎng)上免費讓大家看得了。并為此專門為本書開了個博客，以方 便和讀者交流。
標簽： C語言
上傳時間： 2022-02-17
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標簽： 深度學習 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時間： 2022-02-27
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2020智能駕駛行業(yè)深度報告，介紹了智能駕駛行業(yè)現(xiàn)狀，發(fā)展趨勢以及相關(guān)供應鏈企業(yè)與產(chǎn)品，屬于電子控制未來發(fā)展的熱門風口。
標簽： 智能駕駛
上傳時間： 2022-03-01
上傳用戶：得之我幸78
基于ATmega128單片機的開溝深度自控系統(tǒng)試驗臺的設(shè)計這是一份非常不錯的資料，歡迎下載，希望對您有幫助！
上傳時間： 2022-03-08
上傳用戶：slq1234567890
鏈塔智庫_華為區(qū)塊鏈白皮書深度解讀
上傳時間： 2022-03-11
上傳用戶：trh505
基于深度語義分割的無人機多光譜遙感作物分類方法基于深度語義分割的無人機多光譜遙感作物分類方法
標簽： 無人機
上傳時間： 2022-03-18
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斯坦福大學-深度學習基礎(chǔ)教程.pdfUFLDL教程 From Ufldl 說明：本教程將闡述無監(jiān)督特征學習和深入學習的主要觀點。通過學習，你也將實現(xiàn)多個功能 學習/深度學習算法，能看到它們?yōu)槟愎ぷ鳎W習如何應用/適應這些想法到新問題上。 本教程假定機器學習的基本知識（特別是熟悉的監(jiān)督學習，邏輯回歸，梯度下降的想法），如果 你不熟悉這些想法，我們建議你去這里 機器學習課程 (http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php? course=MachineLearning) ，并先完成第II，III，IV章（到邏輯回歸）。 稀疏自編碼器 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 反向傳導算法 梯度檢驗與高級優(yōu)化 自編碼算法與稀疏性 可視化自編碼器訓練結(jié)果 稀疏自編碼器符號一覽表 Exercise:Sparse Autoencoder 矢量化編程實現(xiàn) 矢量化編程 邏輯回歸的向量化實現(xiàn)樣例 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)向量化 Exercise:Vectorization
標簽： 深度學習
上傳時間： 2022-03-27
上傳用戶：kingwide
本書是對作者前一本專著的深化，以專題的形式討論了SOC估算精度、電池劣化（SoH）、精確的電壓監(jiān)測、非耗散型均衡控制等電池管理系統(tǒng)（BMS）的深度技術(shù)內(nèi)容。在內(nèi)容上基于“貴精而不求全”的原則，力求做到更深入而不重復，是對前一本專著的恰當補充
標簽： 電池管理
上傳時間： 2022-04-08
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