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深度学习
陈蔼祥更新时间:2021-08-27 12:53:04
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本书初定五个章节,第一章浅层模型部分介绍线性回归、Logistics回归、Softmax回归、广义线性回归模型以及机器学习基本概念。第二章介绍深度学习模型以及相应的正则化技术。第三章介绍卷积的物理意义、卷积神经网络及其各种改进。第四章介绍反馈神经网络及其改进的长短期记忆单元。第五章介绍深度强化学习,展示深度卷积网络如何与强化学习技术融合用以人机围棋博弈以及自动驾驶领域。
品牌:清华大学
上架时间:2020-08-01 00:00:00
出版社:清华大学出版社
本书数字版权由清华大学提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
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人机沟通法则:理解数字世界的设计与形成
随着ChatGPT等人工智能和语言模型不断进步,了解这些技术的含义和潜在陷阱比以往任何时候都更加重要。作为享誉全球的跨技术和设计学科思想家,前田约翰利用他的丰富经验,为企业、产品设计师和决策者提供了可行的指导。通过深思熟虑和偶尔异想天开的例子,他构造了一个可以描述任何机器学习系统的关键功能的框架,并展望了可以如何使用它们来创造富有包容性和改变世界的产品。对任何想要深入了解机器如何“思考”以及未来可计算机9.6万字 - 会员
解构ChatGPT
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硅基物语·我是灵魂画手:一本书讲透AI绘画
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量子人工智能
量子计算与人工智能的交叉融合,促使量子人工智能的不断发展。本书旨在采用对深度学习爱好者友好的方式,构建量子人工智能应用。全书共13章,第1章和第2章系统介绍量子计算机发展脉络和量子计算编程的基础知识。第3~7章分别介绍不同的深度学习方法和在这些算法逻辑上构建量子启发算法的方式,用量子线路中的相位作为神经网络的可学习参数,重构为量子神经网络算子。这些算子可以在PyTorch环境中直接调用。第8章和第计算机7.6万字 - 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
Python视觉分析应用案例实战
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大模型实战:微调、优化与私有化部署
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