《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材.
标签： PDF
上传时间： 2021-10-23
上传用户：yinzz1982
AI技术深度学习公开课：自动驾驶汽车.pdf
上传时间： 2021-11-15
上传用户：1208020161
深度神经网络的关键技术及其在自动驾驶领域的应用，很不错的科普文章。
上传时间： 2021-11-21
上传用户：jiabin
该文档为案例-LTE深度覆盖创新方法(推荐)简介文档，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看………………
标签： lte
上传时间： 2021-11-26
上传用户：XuVshu
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上传时间： 2021-12-17
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标签： 人工神经网络
上传时间： 2022-01-06
上传用户：20125101110
最新C语言深度解剖，最新C语言深度解剖
标签： C语言
上传时间： 2022-01-18
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AI学习代码，深度学习demo，包含常用算法，逻辑回归等
上传时间： 2022-01-27
上传用户：默默
这是我在做大学教授期间推荐给我学生的一本书，非常好，适合入门学习。《python深度学习》由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦•肖莱（François Chollet）执笔，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，包括计算机视觉、自然语言处理、产生式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。作者在github公布了代码，代码几乎囊括了本书所有知识点。在学习完本书后，读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。但是有一个小小的遗憾：代码的解释和注释是全英文的，即使英文水平较好的朋友看起来也很吃力。本人认为，这本书和代码是初学者入门深度学习及Keras最好的工具。作者在github公布了代码，本人参照书本，对全部代码做了中文解释和注释，并下载了代码所需要的一些数据集（尤其是“猫狗大战”数据集），并对其中一些图像进行了本地化，代码全部测试通过。（请按照文件顺序运行，代码前后有部分关联）。以下代码包含了全书约80%左右的知识点，代码目录：2.1: A first look at a neural network（ 初识神经网络）3.5: Classifying movie reviews（电影评论分类：二分类问题）3.6: Classifying newswires（新闻分类：多分类问题 ）3.7: Predicting house prices（预测房价：回归问题）4.4: Underfitting and overfitting（ 过拟合与欠拟合）5.1: Introduction to convnets（卷积神经网络简介）5.2: Using convnets with small datasets（在小型数据集上从头开始训练一个卷积网络）5.3: Using a pre-trained convnet（使用预训练的卷积神经网络）5.4: Visualizing what convnets learn（卷积神经网络的可视化）
上传时间： 2022-01-30
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该文档为基于神经网络的深度学习讲解文档，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看………………
上传时间： 2022-02-03
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