深度学习课程(完整代码课件)

本书为面向中文读者的能运行、可讨论的深度学习教科书。

Keras之父，TensorFlow机器学习框架贡献者，Kaggle竞赛教练，个人Kaggle竞赛全球排名曾获得第17名。目前任职于Google，从事人工智能研究，尤其关注计算机视觉与机器学习在形式推

【《Python深度学习》配套代码】’Jupyternotebooksforthecodesamplesofthebook"DeepLearningwithPython"'byFrançoisChol

keras之父力作python深度学习pdf清晰版本及代码。

本实验方法主要分为对象检测和图像识别两个阶段。首先使用YOLO算法将每张图片中的云彩部分识别出来,再进行图片剪裁,输出只含云彩的图片。再使用AlexNet网络对剪裁过的图片进行分类。

使用LSTM神经网络训练和预测时间序列数据是深度学习领域中非常重要的任务。在这篇文章中，我们将向您展示如何使用Python编写LSTM代码来实现这一任务。通过本文的详细说明，您将学会如何构建LSTM模

涵盖多种深度学习模型的Python代码实现，包括：逻辑回归 (logisticRegression.py)多层感知机 (mlp.py)卷积神经网络 (cnn.py)去噪自编码器 (da.py

Bengio最新教材完整pdf

由深度学习界3大巨头合力编写，是深度学习从业者没人都应该拜读的经典之作

AI圣经DeepLearning中文版长期位居美国ya马逊人工智能和机器学习类图书榜首深度学习领域奠基性的经典畅销书特斯拉CEO埃隆·马斯克等国内外众多专家推荐