一共547頁，讓你從0基礎(chǔ)學(xué)會深度學(xué)習(xí)，成為人工智能高手。
標簽： 深度學(xué)習(xí) 人工智能
上傳時間： 2022-07-02
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深度學(xué)習(xí)入門：基于Python的理論與實現(xiàn)
標簽： python
上傳時間： 2022-07-04
上傳用戶：qingfengchizhu
技術(shù)向：USBType-C工作原理深度解析
上傳時間： 2022-07-10
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深度學(xué)習(xí)中文版，github上的開源翻譯；豆瓣高分書籍
標簽： 深度學(xué)習(xí)
上傳時間： 2022-07-11
上傳用戶：XuVshu
STM32上的深度學(xué)習(xí)舉例 人體運動識別，STM32Cube.AI 軟件介紹。
上傳時間： 2022-07-17
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深度解析LoRa與NB-IoT的區(qū)別
上傳時間： 2022-07-18
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解析深度學(xué)習(xí)：語音識別實踐》是首部介紹語音識別中深度學(xué)習(xí)技術(shù)細節(jié)的專著。全書首先概要介紹了傳統(tǒng)語音識別理論和經(jīng)典的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)核心算法。接著全面而深入地介紹了深度學(xué)習(xí)在語音識別中的應(yīng)用，包括“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-隱馬爾可夫混合模型”的訓(xùn)練和優(yōu)化，特征表示學(xué)習(xí)、模型融合、自適應(yīng)，以及以循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的若干先進深度學(xué)習(xí)技術(shù)。
標簽： 深度學(xué)習(xí) 語音識別
上傳時間： 2022-07-24
上傳用戶：qdxqdxqdxqdx
該書的作者是來自 Y Combinator Research 的研究員 Michael Nielsen，他也是一位量子物理學(xué)家、科學(xué)作家、計算機編程研究人員。他的個人主頁是：Neural networks and deep learningneuralnetworksanddeeplearning.com書籍介紹 這是我個人以為目前最好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與機器學(xué)習(xí)入門資料之一。內(nèi)容非常淺顯易懂，很多數(shù)學(xué)密集的區(qū)域作者都有提示。全書貫穿的是 MNIST 手寫數(shù)字的識別問題，每個模型和改進都有詳細注釋的代碼。非常適合用來入門神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)！ 全書共分為六章，目錄如下： 第一章：使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別手寫數(shù)字 第二章：反向傳播算法如何工作 第三章：改進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法 第四章：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以計算任何函數(shù)的可視化證明 第五章：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為何很難訓(xùn)練 第六章：深度學(xué)習(xí) 《Neural Network and Deep Learning》這本書的目的是幫助讀者掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心概念，包括現(xiàn)代技術(shù)的深度學(xué)習(xí)。在完成這本書的學(xué)習(xí)之后，你將使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)來解決復(fù)雜模式識別問題。你將為使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)打下基礎(chǔ)，來攻堅你自己設(shè)計中碰到的問題。 本書一個堅定的信念，是讓讀者更好地去深刻理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)，如果你很好理解了核心理念，你就可以很快地理解其他新的推論。這就意味著這本書的重點不是作為一個如何使用一些特定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫的教程。僅僅學(xué)會如何使用庫，雖然這也許能很快解決你的問題，但是，如果你想理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中究竟發(fā)生了什么，如果你想要了解今后幾年都不會過時的原理，那么只是學(xué)習(xí)些熱?的程序庫是不夠的。你需要領(lǐng)悟讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作的原理。
標簽： 深度學(xué)習(xí)
上傳時間： 2022-07-24
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標簽： 人工智能 Python 機器學(xué)習(xí) 數(shù)據(jù)挖掘 AI
上傳時間： 2022-07-24
上傳用戶：kingwide
計算智能.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)·模糊系統(tǒng)·進化計_12531.pdf 30.1M 斯坦福大學(xué)-深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)教程.pdf 9.4M [游戲人工智能編程案例精粹].(Programming.Game.AI.by.Example).(美)Mat.Buckland.掃描版.pdf 54.4M 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)教程.pdf 9.5M [模式識別與智能計算：MATLAB技術(shù)實現(xiàn)(第2版)].楊淑瑩.掃描版.pdf 29.3M 機器學(xué)習(xí)：實用案例解析（中文版，帶完整書簽）.pdf 34.7M .DS_Store 6KB python 學(xué)習(xí)資料 .pdf 747KB 深度學(xué)習(xí)的昨天、今天和明天.pdf 976KB 【試讀】《自然計算：DNA、量子比特和智能機器的未來》前言+目錄+第1章.pdf 4.6M 百度深度學(xué)習(xí)-CCF-2013Sep.pptx 28.7M 機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘方法和應(yīng)用.pdf 17.6M 深度學(xué)習(xí)(最全的中文版)_2017年新書.pdf 30.3M 機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘方法和應(yīng)用（經(jīng)典）.pdf 12M 模式識別與智能計算-matlab技術(shù)實現(xiàn).pdf 27.9M 歐盟在多領(lǐng)域的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用需求.rar 1.1M 伯克利大學(xué)機器學(xué)習(xí)(Practical Machine Learning).rar 35.8M 深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)和算法比較分析.pdf 1.7M 機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)及配套代碼.rar 39.5M 機器學(xué)習(xí)實踐經(jīng)驗指導(dǎo).pdf 449KB 余凱_深度學(xué)習(xí)的昨天今天和明天.pdf 913KB 淺談深度學(xué)習(xí)_肖達.pdf 10.2M 人工智能原理與應(yīng)用——專家系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、面向?qū)ο蟮姆椒╛10184566.pdf 9.8M 機器學(xué)習(xí)與概率圖模型_王立威.pdf 1.8M 機器學(xué)習(xí)十大算法.pdf 4.9M 百度深度學(xué)習(xí)進展介紹.ppt 18M 機器學(xué)習(xí)部分課后習(xí)題答案.zip 651KB 深度學(xué)習(xí)——機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的新熱點.pdf 4.4M 科研立項的極客之道.ppt 11.2M
上傳時間： 2013-07-02
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