深度学习数学工程 | YouTube | #机器学习 #电子书

#机器学习#电子书本书提供了深度学习的完整且简明的数学工程概述。内容包括卷积神经网络、递归神经网络、transformer、生成式对抗网络、强化学习、图神经网络等。书中聚焦于深度学习模型、算法和方法的基本数学描述,很大程度上与编程代码、神经科学关系、历史视角无关。数学基础的读者可以快速掌握现代深度学习算法、模型和技术的本质。深度学习可以通过数学语言在许多专业人员可理解的层面上进行描述。工程、信号处理、统计、物理、纯数学等领域的读者可以快速洞察该领域的关键数学工程组成部分。书里包含深度学习的基础原理、主要模型架构、优化算法等内容。另外还提供了相关课程、工作坊、源代码等资源。本内容面向想要从数学工程视角理解深度学习的专业人员,内容覆盖了深度学习的主要技术,使用简明的数学语言描述深度学习的关键组成部分,是了解深度学习数学本质的很好资源。

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机器学习算法的数学解析与Python实现

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李沐-动手学深度学习V2

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深度学习OpenCV核心技术

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人工智能 机器学习 深度学习 人机交互 相关电子书籍20本 高清扫描版电子书

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【人邮学院】机器学习-赵卫东

名称:【人邮学院】机器学习-赵卫东描述:机器学习是人工智能的重要技术基础,涉及的内容十分广泛。本书涵盖了机器学习的基础知识,主要包括机器学习的概述、统计学基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、进化计算、文本分析等经典的机器学习基础知识,还包括用于大数据机器学习的分布式机器学习算法、深度学习等高级内容。此外,本书还介绍了机器学习的热门应用领域推荐系统,并给出了华为机器学习平台上的实验。链接:https://www.aliyundrive.com/s/nt3BRrBmSKG大小:未统计标签:#学习#知识来自:雷锋版权:频道:@shareAliyun群组:@aliyundriveShare投稿:@aliyun_share_bot

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深度学习与TensorFlow 2入门实战

名称:深度学习与TensorFlow2入门实战描述:《与TensorFlow2入门实战》是一门适合初学者的课程,旨在帮助学员快速入门深度学习和TensorFlow2框架。课程内容涵盖了深度学习基础知识、TensorFlow2的安装与配置、神经网络的构建与训练等方面。通过本课程,学员将能够掌握基本的深度学习概念和TensorFlow2的使用技巧,并完成一些实际的入门级项目。建议先收藏保存,不定时失效。链接:https://pan.quark.cn/s/67177ab47fab大小:NG标签:#quark#学习#资源#课程#深度学习频道:@yunpanshare群组:@yunpangroup

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