基于TensorFlow的深度学习：揭示数据隐含的奥秘 在一些全新的实践示例帮助下，读者将成为在优选多层神经网络、图像识别以及其他方面的高手
深度学习与神经网络 系统介绍了深度学习和神经网络的基础知识体系和实践方法，阐述了各种主流神经网络模型以及深度模型优化和正则化问题，使读者能利用深度学习方法探索图像识别、自然语言处理等具体场景下的模型构建与优化的技术
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PyTorch生成对抗网络编程 动手学深度学神经网络与深度学习，图像识别搭建GAN卷积图像生成，配套示例代码，图文并茂，用PyTorch构建自己的生成对抗网络。
深度学习实战手册 R语言版 深度学习与R语言强强联手 使用TensorFlow、H2O和MXNet解决复杂的神经网络问题 为读者提供项目和问题的解决方案 全彩印刷 源代码和彩图文件提供作者免费获取
深度学习计算机视觉实战:卷积神经网络.Python.TensorFlow和Kivy 将深度学习应用到不同平台上，使用卷积神经网络(CNN)和Python 编写计算机视觉应用，提出使用卷积神经网络自动化处理图像的优点并使用遗传算法优化这个神经网络
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深度学习实战 基于TensorFlow2和Keras(原书第2版) Google Cloud工程总监撰写，从工程实践角度，全面介绍现代神经网络、人工智能和深度学习技术
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