深度学习:基于Keras的Python实践

深度学习:基于Keras的Python实践 PDF 影印版

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  • 类型:深度学习
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  • 作者:魏贞原
  • 更新:2020-05-20 15:14:57
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《 深度学习:基于Keras的Python实践 》将详细介绍一种与传统式方法不一样的学习培训深度学习的方法; 关键详细介绍Keras在Python中转化成并评定深度学习的实体模型; 这书具备端到端的事例,合适实践,可以迅速上手,编码重现非常容易。 这书系统软件的解读了深层的基础知识,及其应用机器学习解决具体难题,详尽的详细介绍了怎样搭建及优化模型,并对于不一样的难题得出了不一样的解决计划方案,根据不一样的事例展现了实际的新项目中的运用和实践工作经验,是一本很好的深度学习的新手入门和实践的书藉。这书以实践为导向性,应用Keras做为程序编写架构,注重简易,迅速的上手创建实体模型,解决具体新项目难题。阅读者能够依据这书的了解,快速上手实践深度学习,并运用深度学习解决具体的难题。这书特别适合于工程项目经理,有意从业机器学习开发设计的程序猿,及其高等院校在学有关技术专业的学员。 目录 01部分 初识 1 初识深度学习/2 2 深度学习生态圈/6 第二部分 多层感知器 3 第一个多层感知器实例:印第安人糖尿病诊断/16 4 多层感知器速成/24 5 评估深度学习模型/33 6 在Keras中使用Scikit-Learn/40 7 多分类实例:鸢尾花分类/49 8 回归问题实例:波士顿房价预测/54 9 二分类实例:银行营销分类/61 10 多层感知器进阶/68 11 Dropout与学习率衰减92 第三部分 卷积神经网络 12 卷积神经网络速成/106 13 手写数字识别/112 14 Keras中的图像增强/124 15 图像识别实例:CIFAR-10分类/134 16 情感分析实例:IMDB影评情感分析/152 第四部分 循环神经网络 17 循环神经网络速成/162 18 多层感知器的时间序列预测:国际旅行人数预测/167 19 LSTM时间序列问题预测:国际旅行人数预测177 20 序列分类:IMDB影评分类/197 22 文本生成实例:爱丽丝梦游仙境/211 附录A 深度学习的基本概念/223

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