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《自否定与认知》是由苏慧丽编著,本书提出“基于自否定的深度学习”这一概念，从自否定这一元人性与人的类特性出发，重审人工智能时代人类学习的独特价值；基于历史逻辑、人的发展逻辑、学习的发展逻辑视角阐述自否定何以能作为深度学习发生的前提逻...

《人人可懂的深度学习》是由Kelleher编著,本书将深度学习技术的发展历史、现状和未来向读者娓娓道来，以深入浅出的方式介绍了深度学习的核心思想和关键技术。对于尚不具备专业背景的读者，可以从中学习到什么是深度学习技术、如何进行深度学习、深度学习适合...

《设计深度学习系统》是由王迟编著,本书主要从软件开发者的角度探讨如何构建和设计深度学习系统。 作者首先描述一个典型的深度学习系统的整体，包括其主要组件以及它们之间的连接方式，然后在各个单独的章节中深入探讨这些主要组件。对于具体介绍的章...

《写给新手的深度学习——用Python学习神经网络和反向传播》是由我妻幸长编著,《写给新手的深度学习——用Python学习神经网络和反向传播》一书以Python为基础，不借助TensorFlow、PyTorch等任何框架，以浅显易懂的语言，结合大量图示，对机器学习、深度学习、AI...

《深度学习详解》是由王琦编著,李宏毅老师亲自点赞的开源项目，数百万次播放的深度学习课程配套书，GitHub超10000次Star的开源笔记 。 ◎内容简介： 本书根据李宏毅老师“机器学习”公开课中与深度学习相关的内容编写而成，介绍...

《人工智能和深度学习导论》是由奥斯瓦尔德编著,本书首先介绍了人工智能的基础知识，然后分别介绍了机器学习、深度学习、自然语言处理和强化学习中的重点概念和实践过程，包含逻辑斯谛回归、k最近邻、决策树、随机森林、支持向量机、卷积神经网络、循环神经网络、...

《深度学习高手笔记 卷2》是由刘岩编著,当前，深度学习模型的规模越来越大,例如谷歌的 BERT模型、OpenAl的GPT系列模型等；深度学习算法在不断优化，例如在计算机视觉领域，图像分类、目标检测等任务应用深度学习算法后,准确率得到了显著提...

《深度学习的数学》是由罗纳德编著,深度学习是一门注重应用的学科。了解深度学习背后的数学原理的人，可以在应用深度学习解决实际问题时游刃有余。本书通过Python代码示例来讲解深度学习背后的关键数学知识，包括概率论、统计学、线性代数、微分...

《深度学习革命》是由 凯德·梅茨编著,世界范围内主要的人工智能玩家有哪些？哪家公司在这场脑力与毅力的角逐中脱颖而出？深度学习革命如何颠覆了整个人工智能领域？人工智能还会经历第三次寒冬吗？ 长期以来，人工智能一直被视为一种遥远的未来技术，它...

《深度学习应用与实战（全彩）》是由韩少云编著,《深度学习应用与实战（全彩）》系统介绍了神经网络和深度学习，并结合实际应用场景和综合案例，让读者深入了解深度学习。 《深度学习应用与实战（全彩）》共16章，分为4个部分。第1部分介绍了深度学习基础算法...

《深度学习之模型设计》是由言有三编著,本书理论知识体系完备，由浅入深，系统性地介绍了深度学习模型的发展脉络，以及模型深度设计、模型宽度设计、模型通道维度设计、残差连接设计、分组卷积设计、多尺度与非正常卷积设计、多输入网络设计、时序神经网络...

《PyTorch深度学习实战》是由张敏编著,PyTorch作为深度学习领域逐渐崛起的新星，其易用性及Python友好性深受广大算法爱好者的喜爱，无论是在学术领域还是在工业领域，PyTorch都已经成为算法研究的首选。 本书以深度学习为核心，详细...

《图深度学习》是由马耀编著,《图深度学习》全面介绍了图深度学习的理论基础、模型方法及实际应用。全书分为4 篇，共15 章。第1 篇为基础理论，重点介绍图和深度学习的基础知识，包括图的关键概念和属性、各种基础的神经网络模型、训练深...

《用Python实现深度学习框架》是由张觉非编著,本书带领读者用原生Python语言和Numpy线性代数库实现一个基于计算图的深度学习框架MatrixSlow（类似简易版的PyTorch、TensorFlow或Caffe）。全书分为三个部分。第一部分...

《人脸识别与美颜算法实战》是由方圆圆编著,这是一本新手入门人工智能图像处理技术的基础图书，其主旨是带领读者从零开始学习人脸识别与美颜算法的相关知识。书中介绍了Python图像处理的相关知识以及机器学习和深度学习理论及其在人脸识别与美颜领域中的应用。...