本书讲述如何使用Keras和Python以编程友好的方式实现深层神经网络。重点介绍一种端到端的方法，通过在Keras...
2020.5
本书共10章，前4章主要介绍了卷积神经网络的基本理论和各部分的实际程序编写，第5章开始是卷积神经网络的应...
2019.12
本书首先简单介绍机器学习、深度学习、强化学习的分类和基本概念；然后详细介绍深度学习的基本理论和算法，...
2020.9
本书按照符号主义、连接主义、学习主义、行为主义、进化主义、群体主义等人工智能实现途径对人工智能中涉及...
2020.8
本书综合了大量国内外的最新资料和作者的研究成果，以应用实践中的若干问题为研究对象，探索了基于深度神经...
2020.7
本书介绍卷积神经网络的核心——错综复杂的细节和算法的微妙之处。主要包括卷积神经网络的高级主题和使用Kera...
2020.7
本书依次对深度神经网络的发展、主流开发平台及基于FPGA的网络加速进行了详细的介绍。主要内容包括：深度学...
2020.7
本书主要介绍了人工神经网络的主要理论与模型，以及在矿业工程领域的应用。本书共15章，分为基础篇和应用篇...
2019.
本书主要介绍生物神经网络理论基础、人工神经网络概述、人工神经网络的数理基础、感知器、BP神经网络、RBF...
2019.3
MXNet是亚马逊（Amazon）的深度学习库，以简单、高效、容易使用而著称。它拥有类似于Theano和TensorFlow的...
2018.11