念慈菴

    1. 深度学习计算机视觉:使用 Python 和 Keras 的神经网络架构

      标签:深度学习 计算机视觉 神经网络

      《Computer Vision Using Deep Learning: Neural Network Architectures with Python and Keras》(深度学习计算机视觉:使用 Python 和 Keras 的神经网络架构) 作者:Vaibhav Verdhan 本书将重点介绍这些和其他深度学习架构和技术,以帮助您使用 Keras 和 TensorFlow 库创建解决方案。您还将查看多种神经网络架构,包括 LeNet、AlexNet、VGG、Inception、R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、Mask R-CNN、YOLO 和 SqueezeNet,并通过最佳实践、技巧、捷径和陷阱了解它们如何与 Python 代码协同工作。所有代码片段都将被分解并彻底讨论,以便您可以在各自的环境中实施相同的原则。

      下载次数 2次 资源类型 技术文档 上传时间 2024-06-13

    2. 深度学习全面指南(英文)

      标签:深度学习 机器学习 神经网络

      《Deep Learning: A Comprehensive Guide》(深度学习:全面指南) 作者:Shriram K. Vasudevan,Sini Raj Pulari,Subashri Vasudevan 《深度学习:综合指南》全面介绍了深度学习 (DL) 和机器学习 (ML) 概念。DL 和 ML 是最受追捧的领域,需要深入理解 - 而本书正是为此而提供的。本书使读者能够基于 ML 和 DL 构建创新且有用的应用程序。从神经网络的基础知识开始,一直到各种类型的 CNN、RNN、LSTM 等的架构,直到本书的最后,每个主题都得到了最大的关注,并以专业和全面的方式塑造。

      下载次数 4次 资源类型 技术文档 上传时间 2024-06-13

    3. 机器学习文本分析(英文)

      标签:机器学习 文本分析

      《Machine Learning for Text》(机器学习文本分析) 作者:Charu C. Aggarwal 文本分析是一个介于信息检索、机器学习和自然语言处理之间的领域,本书仔细地介绍了一个从这些交叉主题中抽取的连贯组织框架。本书的章节分为三类: 基本算法:第 1 章至第 7 章讨论了文本机器学习的经典算法,例如预处理、相似性计算、主题建模、矩阵分解、聚类、分类、回归和集成分析。 领域敏感挖掘:第 8 章和第 9 章讨论了与多媒体和 Web 等不同领域相结合的文本学习方法。本书还在信息检索和 Web 搜索与排名和机器学习方法的关系背景下讨论了信息检索和 Web 搜索的问题。 序列中心挖掘:第 10 章至第 14 章讨论了各种序列中心和自然语言应用,例如特征工程、神经语言模型、深度学习、文本摘要、信息提取、意见挖掘、文本分割和事件检测。

      下载次数 0次 资源类型 技术文档 上传时间 2024-06-06

    4. PyTorch自然语言处理(英文)

      标签:PyTorch 自然语言处理

      《Natural Language Processing with PyTorch》(PyTorch自然语言处理) 作者: Delip Rao, Brian McMahan 自然语言处理 (NLP) 为解决人工智能问题提供了无限的机会,使 Amazon Alexa 和 Google Translate 等产品成为可能。如果您是刚接触 NLP 和深度学习的开发人员或数据科学家,本实用指南将向您展示如何使用基于 Python 的深度学习库 PyTorch 应用这些方法。 作者 Delip Rao 和 Brian McMahon 为您提供了 NLP 和深度学习算法的扎实基础,并演示了如何使用 PyTorch 构建涉及特定于您面临的问题的丰富文本表示的应用程序。每章都包含几个代码示例和插图。

      下载次数 1次 资源类型 技术文档 上传时间 2024-06-06

    5. 深度学习Pytorch快速入门(英文)

      标签:深度学习 Pytorch

      《Deep Learning with PyTorch Quick Start Guide》(深度学习Pytorch快速入门) 作者: David Julian PyTorch 功能强大且易于学习。它提供高级功能,例如支持多处理器、分布式和并行计算。这本书是那些想要使用 PyTorch 探索深度学习以利用其强大功能的人的绝佳切入点。本书将向您介绍 PyTorch 深度学习库,并教您如何轻松训练深度学习模型。我们将使用 PyTorch 设置深度学习环境,然后训练和部署不同类型的深度学习模型,例如 CNN、RNN 和自动编码器。您将学习如何通过调整超参数来优化模型,以及如何在多处理器和分布式环境中使用 PyTorch。我们将讨论长短期记忆网络 (LSTM) 并构建语言模型来预测文本。

      下载次数 1次 资源类型 技术文档 上传时间 2024-06-06

    6. PyTorch 深度学习

      标签:PyTorch 深度学习

      《Deep Learning with PyTorch: A practical approach to building neural network models using PyTorch》 作者:Vishnu Subramanian 本书将带您了解最前沿的深度学习库之一 - PyTorch。PyTorch 因其可访问性、效率和更原生的 Python 开发方式而吸引了深度学习研究人员和数据科学专业人士的关注。您将从安装 PyTorch 开始,然后快速学习支持现代深度学习的各种基本模块。您还将学习如何使用 CNN、RNN、LSTM 和其他网络来解决实际问题。本书解释了各种最先进的深度学习架构的概念,例如 ResNet、DenseNet、Inception 和 Seq2Seq,而无需深入研究它们背后的数学。您还将在本书中学习有关 GPU 计算的知识。您将了解如何使用 PyTorch 训练模型,并深入研究复杂的神经网络,例如用于生成文本和图像的生成网络。

      下载次数 3次 资源类型 技术文档 上传时间 2024-06-06

    7. 基于深度学习的机器人感知和认知(英文)

      标签:深度学习 机器人感知

      《深度学习的机器人感知》(基于深度学习的机器人感知和认知) 作者:Alexandros Iosifidis, Anastasios Tefas 本书介绍了机器人感知和认知的深度学习的广泛主题和方法以及端到端方法。本书提供了从端到端学习的角度处理大量机器人感知和认知任务所需的概念和数学背景。本书适合机器人视觉、智能控制、机电一体化、深度学习、机器人感知和认知任务的学生、大学和行业研究人员和从业者。

      下载次数 1次 资源类型 技术文档 上传时间 2024-06-06

    8. 现实世界中的自然语言处理:文本处理、分析和分类(英文)

      标签:自然语言处理

      《Natural Language Processing in the Real World: Text Processing, Analytics, and Classification》(现实世界中的自然语言处理:文本处理、分析和分类) 作者:Jyotika Singh 本书是一本实用指南,介绍如何应用数据科学和机器学习来构建自然语言处理 (NLP) 解决方案。传统的学术 NLP 通常会附带数据源或数据集来帮助构建解决方案,而本书则立足于现实世界,现实世界中可能没有现有的丰富数据集。 本书涵盖了 NLP 和文本处理背后的基本概念,并讨论了 15 个垂直行业的应用。从数据源和提取到转换和建模,从经典机器学习到深度学习和 Transformers,本书讨论并实现了 NLP 的几种流行应用。

      下载次数 1次 资源类型 技术文档 上传时间 2024-06-05

    9. 使用 Python 和 spaCy 进行自然语言处理:实用介绍

      标签:Python spaCy 自然语言处理

      《Natural Language Processing with Python and spaCy: A Practical Introduction》(使用 Python 和 spaCy 进行自然语言处理:实用介绍) 本书将向您展示如何快速轻松地创建聊天机器人、文本压缩脚本和订单处理工具等 NLP 应用程序。您将学习如何利用 spaCy 库智能地从文本中提取含义;如何确定句子中单词之间的关系(句法依赖性解析);如何识别名词、动词和其他词性(词性标记);以及如何将专有名词分类为人员、组织和位置等类别(命名实体识别)。您甚至还将学习如何将陈述转换为问题以保持对话继续进行。

      下载次数 0次 资源类型 技术文档 上传时间 2024-06-05

    10. 自然语言处理基础模型:集成媒体的预训练语言模型(英文)

      标签:自然语言处理 语言模型

      《Foundation Models for Natural Language Processing: Pre-trained Language Models Integrating Media》(自然语言处理基础模型:集成媒体的预训练语言模型) 这本开放获取的书全面概述了基础模型研究和应用的最新技术水平,适用于熟悉基本自然语言处理 (NLP) 概念的读者。近年来,为 NLP 训练模型开发了一种革命性的新范式。这些模型首先在大量文本文档上进行预训练,以获得一般句法知识和语义信息。然后,他们针对特定任务进行微调,他们通常可以以超人的准确度解决这些任务。当模型足够大时,可以通过提示来指导它们解决新任务,而无需任何微调。此外,它们可以应用于广泛的不同媒体和问题领域,从图像和视频处理到机器人控制学习。因为它们为解决人工智能中的许多任务提供了蓝图,所以它们被称为基础模型。在简要介绍了基本 NLP 模型之后,介绍了主要的预训练语言模型 BERT、GPT 和序列到序列转换器,以及自注意力和上下文相关嵌入的概念。然后,讨论了改进这些模型的不同方法,例如扩展预训练标准、增加输入文本的长度或包括额外的知识。然后概述了大约二十个应用领域的最佳表现模型,例如,问答、翻译、故事生成、对话系统、从文本生成图像等。对于每个应用领域,当前模型的优缺点是讨论,并给出了进一步发展的展望。此外,还提供指向免费程序代码的链接。最后一章总结了人工智能的经济机遇、风险缓解和潜在发展。

      下载次数 0次 资源类型 技术文档 上传时间 2024-06-05

    11. 自然语言处理中的机器学习和深度学习(英文)

      标签:自然语言处理 机器学习 深度学习

      《Machine Learning and Deep Learning in Natural Language Processing》(自然语言处理中的机器学习和深度学习) 作者:Anitha S. Pillai,Roberto Tedesco 《自然语言处理中的机器学习和深度学习》一书旨在回顾 NLP 领域的当前神经网络技术,特别是关于对话代理(聊天机器人)、文本转语音、非文字内容(如情绪以及讽刺表达)的管理以及医疗保健领域的应用。

      下载次数 1次 资源类型 技术文档 上传时间 2024-06-05

    12. 自然语言处理:概念、方法、工具和应用(英文)

      标签:自然语言处理

      《Natural Language Processing: Concepts,Methodologies,Tools,and Applications》(自然语言处理:概念、方法、工具和应用) 该书是有关计算机与人类之间通信的最新概念、流程和技术的重要参考资料。这本多卷书重点介绍了机器学习、计算语言学和语义分析等一系列主题,非常适合计算机工程师、计算机和软件开发人员、IT 专业人士、学者、研究人员和高年级学生。

      下载次数 2次 资源类型 技术文档 上传时间 2024-06-05

    13. 理解大型语言模型:学习其底层概念和技术

      标签:大型语言模型

      《Understanding Large Language Models: Learning Their Underlying Concepts and Technologies》(理解大型语言模型:学习其底层概念和技术) 本书作者Thimira Amaratunga

      下载次数 0次 资源类型 技术文档 上传时间 2024-06-05

    14. 基于深度学习模型的目标检测:原理与应用(英文)

      标签:深度学习 目标检测

      《Object Detection with Deep Learning Models: Principles and Applications》(基于深度学习模型的目标检测:原理与应用) 本书作者S. Poonkuntran,Rajesh Kumar Dhanraj,Balamurugan Balusamy

      下载次数 4次 资源类型 技术文档 上传时间 2024-06-05

    15. Deep Learning for Vision Systems

      标签:深度学习 计算机视觉

      《Deep Learning for Vision Systems》深度学习视觉系统,作者 Mohamed Elgendy 计算机视觉对于许多领先的创新至关重要,其中包括自动驾驶汽车,无人驾驶飞机,增强现实,面部识别等等。由于AI和深度学习(DL)的飞速发展,每天都会开发出惊人的新计算机视觉应用程序。视觉系统深度学习将教给您用于构建智能,可扩展的计算机视觉系统的概念和工具,这些系统可以识别图像,视频和现实生活中的对象并对其做出反应。借助作者Mohamed Elgendy的专家指导和真实世界项目的插图,您最终将掌握最先进的深度学习技术,从而可以建立,贡献并引领令人兴奋的计算机视觉领域! 计算机视觉进步了多少?乘坐特斯拉是您唯一需要的答案。深度学习技术已经在面部识别,交互式模拟和医学成像方面取得了令人激动的突破,但是在高速行驶的同时,汽车对现实世界的刺激反应却无与伦比。 电脑如何学习理解所见?视觉系统的深度学习回答了作者:将深度学习应用于计算机视觉。本书仅使用高中代数,阐明了视觉直觉背后的概念。您将了解如何使用深度学习架构来构建用于图像生成和面部识别的视觉系统应用程序。 书中内容: ?图像分类和对象检测 高级深度学习体系结构 转移学习和生成对抗网络 DeepDream和神经样式转移 视觉嵌入和图像搜索

      下载次数 1次 资源类型 技术文档 上传时间 2024-05-27

    16. Artificial Intelligence: A Modern Approach (Fourth Edition)

      标签:人工智能

      《Artificial Intelligence: A Modern Approach》人工智能:现代方法 (第4版),作者Stuart J. Russell and Peter Norvig 学习人工智能必读!本书涵盖了人工智能在实用语音识别、机器翻译、自动驾驶汽车和家用机器人领域的最新发展。它还包括了概率推理、机器学习和计算机视觉等领域的进展。

      下载次数 2次 资源类型 技术文档 上传时间 2024-05-27

    17. An Introduction to Genetic Algorithms

      标签:遗传算法 深度学习

      《An Introduction to Genetic Algorithms》(遗传算法导论),作者Mitchell Melanie

      下载次数 0次 资源类型 技术文档 上传时间 2024-05-27

    18. Deep Learning: Methods and Applications(英文版)

      标签:深度学习

      《Deep Learning: Methods and Applications》(深度学习:方法及应用),作者是邓力、俞栋。 本书共有12章,具体内容包括:引言、深度学习的历史、三类深度学习网络、深度自编码器、预训练的深度神经网络、深度堆叠网络及其变种、语音和音频处理中的应用、在语言模型和自然语言处理中的相关应用、信息检索领域中的应用、在目标识别和计算机视觉中的应用、多模态和多任务学习中的典型应用、结论。

      下载次数 3次 资源类型 技术文档 上传时间 2024-05-27

    19. Neural Networks and Deep Learning (Michael Nielsen)

      标签:神经网络 深度学习

      《Neural Networks and Deep Learning》神经网络与深度学习,作者是Michael Nielsen 深度学习入门书籍,深入浅出,讲解神经网络和深度学习技术,侧重于阐释深度学习的核心概念。通过学习这本书,读者将能够运用神经网络和深度学习来解决复杂的模式识别问题,为自己设计的项目打下坚实基础。

      下载次数 2次 资源类型 技术文档 上传时间 2024-05-27

    20. Applied Deep Learning and Computer Vision for Self-Driving Cars

      标签:深度学习 计算机视觉 自动驾驶

      自动驾驶中的深度学习和计算机视觉《Applied Deep Learning and Computer Vision for Self-Driving Cars: Build autonomous vehicles using deep neural networks and behavior-cloning techniques》,本书作者是Sumit Ranjan,Dr. S. Senthamilarasu。 从自动驾驶汽车(SDCs)的基础知识开始,本书将带您了解建立和运行自动驾驶汽车所需的深度神经网络技术。一旦你掌握了基本知识,你将深入研究先进的计算机视觉技术,并学习如何使用深度学习方法来执行各种计算机视觉任务,如检测车道线、优化图像分类等。您将探索语义分割模型的基本结构和工作原理,并掌握使用语义分割检测汽车的方法。这本书还涵盖了高级应用,如使用OpenCV的行为克隆(behavior-cloning)和车辆检测、迁移学习和深度学习方法来训练SDC模拟人类驾驶。

      下载次数 1次 资源类型 技术文档 上传时间 2024-05-27

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