《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
