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中文版三把刀!学习Python、PyTorch、神经网络三本书!(附免费下载)

深度学习自然语言处理 • 5 月前 • 103 次点击  





近年来,人工智能技术逐渐变得普及。越来越多的人开始关注:深度学习

而提起深度学习,又难以绕开 PythonPyTorch 和 神经网络 。今天推荐三本书,是学习Python,PyTorch和神经网络公认的中文版三把利刃!

资料领取:
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(各类交通大数据资源,欢迎关注!


部分内容展示如下

python电子书教程


PyTorch电子书教程以及PyTorch中文版官方教程


神经网络 电子书教程


神经网络与深度学习概要

  1. 绪论

  2. 机器学习概述 

  3. 线性模型 

  4. 前馈神经网络 

  5. 卷积神经网络 

  6. 循环神经网络 

  7. 网络优化与正则化 

  8. 注意力机制与外部记忆 

  9. 无监督学习 

  10. 模型独立的学习方式

  11. 概率图模型

  12. 深度信念网络

  13. 深度生成模型

  14. 深度强化学习

  15. 序列生成模型一个过时版本:词嵌入与语言模型

  16. 数学基础


上述资料领取:
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此外公众号开源了30篇7万字170页《深度学习与交通大数据实战》V1.0版

此文档为公众号《当交通遇上机器学习》的历史SCI论文原创解读,主要包含30多篇7万多字170多页的深度学习在交通大数据领域内的SCI英文论文的中文解读,其中:

深度学习模型包含:LSTM、Bi-LSTM 、CNN、Seq2Seq、ResNet、ConvLSTM、GCN等多种模型及其变体的实战应用;

研究问题包含流量预测、速度预测、OD预测等;

研究对象包含公、共享单车、地铁、出租车网约车、高速公路等。

文档目录如下:


《深度学习与交通大数据实战》V1.0版  获取方式:

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后台回复“纽约”获取美国纽约10年的出租车轨迹数据以及7年的共享单车轨迹数据下载地址。


后台回复“芝加哥”获取美国芝加哥6年的共享单车轨迹数据下载地址。


后台回复“加州”获取美国加州近20年的高速公路交通流量监测数据下载地址。


后台回复“GCN”获取GCN在交通领域内的应用总结PPT。


后台回复“书籍”获取交通领域几本经典pdf书籍,包括城市规划原理,现代交通规划学,交通规划原理。

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本文地址:http://www.python88.com/topic/62610
 
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