● 30多个代码示例，带你全面掌握如何用深度学习解决实际问题
● Keras框架速成的明智之选
● 夯实深度学习基础，在实践中培养对深度神经网络的良好直觉
● 无须机器学习经验和高等数学背景
由Keras之父、现任Google人工智能研究员的Franc?ois Chollet执笔，详尽展示了用Python、Keras、TensorFlow进行深度学习的探索实践，涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。
第一部分 深度学习基础
第 1 章 什么是深度学习
第 2 章 神经网络的数学基础
第 3 章 神经网络入门
第 4 章 机器学习基础
第二部分 深
2021-12-05 22:50:10
6.63MB
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购买课程后，添加小助手微信（微信号：csdnxy68）回复【唐宇迪】
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计算机视觉-物体检测-通用解决框架Mask-Rcnn实战课程旨在帮助同学们快速掌握物体检测领域当下主流解决方案与网络框架构建原理，基于开源项目解读其应用领域与使用方法。通过debug方式，详细解读项目中每一模块核心源码，从代码角度理解网络实现方法与建模流程。为了方便同学们能将项目应用到自己的数据与任务中，实例演示如何针对自己的数据集制作标签与代码调整方法，全程实战操作，通俗讲解其中复杂的网络架构。
2021-12-02 20:09:26
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基于Keras的attention实战，环境配置： Wn10+CPU i7-6700 、Pycharm 2018、 python 3.6 、、numpy 1.14.5 、Keras 2.0.2 Matplotlib 2.2.2 经过小编亲自调试，可以使用，适合初学者从代码的角度了解attention机制。
2021-12-02 20:05:13
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Classification of Lung cancer slide images using deep-learning
2021-11-12 11:35:33
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torch1.9.0的gpu版本的 pip install安装包，网上下载太慢，这个下载迅速。
文件全名： torch-1.9.0+cu102-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
2021-11-09 17:01:42
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Python深度学习食谱
这是发布的的代码库。 它包含从头到尾完成本书所必需的所有支持项目文件。
关于这本书
深度学习正在彻底改变各种行业。 在许多应用中，深度学习已被证明可以做出更快，更准确的预测，从而胜过人类。 本书提供了自上而下和自下而上的方法，以演示针对不同领域的现实问题的深度学习解决方案。 这些应用程序包括计算机视觉，自然语言处理，时间序列和机器人技术。
Python深度学习食谱提供了针对所提出问题的技术解决方案，以及对解决方案的详细说明。 此外，提供了有关使用诸如TensorFlow，PyTorch，Keras和CNTK的流行框架之一实施建议的解决方案的利弊的讨论。 这本书包括与神经网络的基本概念有关的食谱。 所有技术以及经典网络拓扑。 本书的主要目的是为Python程序员提供详细的配方列表，以将深度学习应用于常见和不常见的场景。
说明和导航
所有代码都组织在文件夹中。 每个
2021-11-04 16:23:44
5.71MB
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