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动手学深度学习
AstonZhang是亚马逊应用科学家，持有美国伊利诺伊大学香槟分校计算机科学博士和统计学、计算机科学双硕士学位。他专注于机器学习的研究，在数个顶级学术会议上发表过论文，并担任过多个学术会议的程序委员或审稿人以及FrontiersinBig
阿斯顿·张（AstonZhang）/李沐（MuLi）/[美]扎卡里·C.立顿（ZacharyC.Li 2023-04-13 14:22:47
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深度学习入门
本书是深度学习真正意义上的入门书。它深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3，尽量不依赖外部库或工具。从基本的数学知识出发，它带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。本书不仅介绍了深
[日］斋藤康毅 2023-04-13 14:19:43
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深度学习推荐系统
深度学习已在推荐系统领域引起技术革命。本书介绍了这一革命中的主流技术要点，包括深度学习推荐模型、Embedding技术、推荐系统工程实现、模型评估体系以及业界前沿实践。《深度学习推荐系统》适合推荐系统、计算广告和搜索领域的从业者阅读，也适合
王喆 2023-04-13 14:07:53
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力量：改变人类文明的50大科学定理
我们面对的是怎样一个世界？万事万物中有没有恒定的、可以捉摸的规律？这个世界能不能为我们彻底认识和掌握？人类的文明与进步就是在这样的疑问中不断前进着。《力量：改变人类文明50大科学定理》介绍了数学、物理、化学等方面的50个伟大定理。这本书展示
李啸虎 2023-04-13 13:40:24
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如何创造思维
编辑推荐《如何创造思维》作者雷·库兹韦尔是21世纪最具洞察力的思想家和未来学家、“库兹韦尔定律”创立者。他是美国发明家名人堂获奖者、美国国家技术奖获得者、奇点大学校长和谷歌公司工程总监。这本书是库兹韦尔最新力作，对于大脑和人工智能的理解将对
[美国]雷·库兹韦尔 2023-04-13 01:45:37
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深度学习与图像识别：原理与实践
这是一部由阿里巴巴达摩院算法专家、阿里巴巴技术发展专家和阿里巴巴数据架构师联合撰写的图像识别著作，从技术原理、算法和工程实践等3个维度系统讲解该领域的知识点。本书的知识点选择非常全面，既能让完全没有基础的读者迅速入门，又能让有基础的读者深入
魏溪含 涂铭 张修鹏 著 2023-04-13 00:45:24
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如何创造可信的AI
人工智能（AI）存在哪些风险？是否有可信的AI？理想的AI与现实的AI之间有哪些差距？怎样建立人类和AI之间的信任？这些问题总是困扰着我们。关于人工智能的炒作总是甚嚣尘上，但是创造真正可信的AI要复杂得多，而超级智能的时代还远未到来。要真正
[美]盖瑞·马库斯/[美]欧内斯特·戴维斯 2023-04-13 00:32:51
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原动力：改变未来世界的5大核心力量
这本书详细介绍了改变我们未来世界的5大核心力量：海量连接、生物融合、人类扩张、深度自动化以及智能爆炸。它阐述了这些核心力量给当前以及未来世界带来的重要影响。在书中，硅谷知名风险投资人、"创始人空间"的CEO史蒂文·霍夫曼带领我们开启了一段神
[美]史蒂文·霍夫曼 2023-04-13 00:29:47
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深入浅出神经网络与深度学习
本书深入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。作者以技术原理为导向，辅以贯穿全书的MNIST手写数字识别项目示例，介绍神经网络架构、反向传播算法、过拟合解决方案、卷积神经网络等内容，以及如何利用这些知识改进深度学习项目。
[澳]迈克尔·尼尔森（MichaelNielsen） 2023-04-12 23:59:24
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神经网络与机器学习（原书第3版）
神经网络是计算智能和机器学习的重要分支，在诸多领域都取得了很大的成功。在众多神经网络著作中，影响最为广泛的是SimonHaykin的《神经网络与机器学习》（第3版）。本书作者结合近年来神经网络和机器学习的最新进展，从理论和实际应用出发，全面
[加]SimonHaykin 2023-04-12 23:58:01
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深度学习的数学
《深度学习的数学》是一本通俗易懂的书籍，通过丰富的图示和具体示例，介绍了深度学习相关的数学知识。具体而言，第1章概述了神经网络；第2章介绍了理解神经网络所需的数学基础知识；第3章介绍了神经网络的最优化；第4章介绍了神经网络和误差反向传播法；
[日]涌井良幸/[日]涌井贞美 2023-04-12 23:56:47
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神经网络与深度学习
邱锡鹏是复旦大学计算机科学技术学院教授和博士生导师。他在复旦大学获得理学学士和博士学位。他的主要研究领域包括自然语言处理、机器学习和深度学习等。他已在相关领域的权威国际期刊和会议上发表了60多篇学术论文，并获得了ACL2017杰出论文奖以及
邱锡鹏 2023-04-12 23:55:51
