《深度学习实战》是一本关于深度学习相关的电子书资源,介绍了关于深度学习、实战方面的内容,本书是由机械工业出版社出版,格式为PDF,资源大小122 MB,杜威·奥辛格(DouweO编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等综合评分为:7.7分,一起来看下具体内容。
这本书是针对实际应用深度学习的开发指南。笔者是一位前Google软件工程师,在深度学习的研究和实践方面积累了丰富的经验。该书记载了作者从实际工作中总结出的许多开发技巧,不仅涵盖了与深度神经网络调试有关的一般技巧,包括错误查找、结果检查、激活函数的选择、正则化和Dropout等技巧,还通过实例介绍了深度学习在文本处理、图像处理、音乐处理等方面的技巧,并从实际应用的角度阐述了如何将机器学习应用应用到生产系统中,非常适合开发实际应用的深度学习工程师进行阅读和参考。
深度学习没那么可怕。这一机器学习方法要过好几年才能掌握,但在像Keras和TensorFlow这样的框架出现之前,没有机器学习背景的软件工程师也可以迅速进入这一领域。从这本书中,你可以学到深度学习如何制作和分类文本、图片和音乐。
这本书每一章都包含了一些完成独立项目所需的技巧,比如训练音乐推荐系统。当你遇到困难时,作者在第二章中还提供了六个帮助你的技巧。这本书中的示例使用Python语言编写,代码以Pythonnotebooks的方式在GitHub上提供。
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这篇文章主要讲TensorFlow中的Session的用法以及Variable。 Session会话控制 Session是TensorFlow为了控制和输出文件的执行语句,运行session.run()就能获得运算结果或者部分运算结果。我们在这里使用一个简单的矩阵相乘的例子来解释Session的两个用法。 首先我们要加载TensorFlow并建立两个矩阵以及两个矩阵所做的运算。这里我们建立一个一行两列的matrix1和一个两行一列的matrix2,让它们做矩阵的乘法。tf.matmul相当于numpy中的dot方法,都是做矩阵的product。 import tensorflow as tfmatrix1 = tf.constant([[2, 2]])matrix2 = tf.constant([[2], [2]])product = tf.matmul(matrix1, matrix2) 接下来我们使用第一种会话控制Session来激活product并得到计算结果: s……
陈正浩
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Python编程深度学习计算库之numpy
NumPy是python下的计算库,被非常广泛地应用,尤其是近来的深度学习的推广。在这篇文章中,将会介绍使用numpy进行一些最为基础的计算。 NumPy vs SciPy NumPy和SciPy都可以进行运算,主要区别如下 最近比较热门的深度学习,比如在神经网络的算法,多维数组的使用是一个极为重要的场景。如果你熟悉tensorflow中的tensor的概念,你会非常清晰numpy的作用。所以熟悉Numpy可以说是使用python进行深度学习入门的一个基础知识。 安装 liumiaocn:tmp liumiao$ pip install numpyCollecting numpy Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/b6/5e/4b2c794fb57a42e285d6e0fae0e9163773c5a6a6a7e1794967fc5d2168f2/numpy-1.14.5-cp27-cp27m-macosx_10_6_intel.macosx_10_9_intel.macosx_……