返回首页
苏宁会员
购物车 0
易付宝
手机苏宁

服务体验

店铺评分与同行业相比

用户评价:----

物流时效:----

售后服务:----

  • 服务承诺: 正品保障
  • 公司名称:
  • 所 在 地:
本店所有商品

  • [正版] Python深度学习实战 基于TensorFlow和Keras的聊天机器人以及人脸物体和语音识别 纳温 库
  • 业界知名人士撰写,Tarry Singh作序推荐
    • 作者: 纳温·库马尔·马纳西著
    • 出版社: 机械工业出版社
    送至
  • 由""直接销售和发货,并提供售后服务
  • 加入购物车 购买电子书
    服务

    看了又看

    商品预定流程:

    查看大图
    /
    ×

    苏宁商家

    商家:
    友一个图书专营店
    联系:
    • 商品

    • 服务

    • 物流

    搜索店内商品

    商品参数
    • 作者: 纳温·库马尔·马纳西著
    • 出版社:机械工业出版社
    • ISBN:9788263668647
    • 版权提供:机械工业出版社

             店铺公告

      为保障消费者合理购买需求及公平交易机会,避免因非生活消费目的的购买货囤积商品,抬价转售等违法行为发生,店铺有权对异常订单不发货且不进行赔付。异常订单:包括但不限于相同用户ID批量下单,同一用户(指不同用户ID,存在相同/临近/虚构收货地址,或相同联系号码,收件人,同账户付款人等情形的)批量下单(一次性大于5本),以及其他非消费目的的交易订单。

    温馨提示:请务必当着快递员面开箱验货,如发现破损,请立即拍照拒收,如验货有问题请及时联系在线客服处理,(如开箱验货时发现破损,所产生运费由我司承担,一经签收即为货物完好,如果您未开箱验货,一切损失就需要由买家承担,所以请买家一定要仔细验货),

    关于退货运费:对于下单后且物流已发货货品在途的状态下,原则上均不接受退货申请,如顾客原因退货需要承担来回运费,如因产品质量问题(非破损问题)可在签收后,联系在线客服。

      本店存在书、古旧书、收藏书、二手书等特殊商品,因受采购成本限制,可能高于定价销售,明码标价,介意者勿拍!

    1.书籍因稀缺可能导致售价高于定价,图书实际定价参见下方详情内基本信息,请买家看清楚且明确后再拍,避免价格争议!

    2.店铺无纸质均开具电子,请联系客服开具电子版

     

      商品基本信息
    商品名称:  Python深度学习实战:基于TensorFlow和Keras的聊天机器人以及人脸、物体和语音识别
    作者:  [印] 纳温·库马尔·马纳西(Navin Kumar Manaswi)
    市场价:  69.00
    ISBN号:  9787111622765
    版次:  1-1
    出版日期:  1900-01
    页数:  168
    字数:  85
    出版社:  机械工业出版社
      目录

    第1章 TensorFlow基础 1
    1.1 张量 2
    1.2 计算图与会话 2
    1.3 常量、占位符与变量 4
    1.4 占位符 6
    1.5 创建张量 8
    1.5.1 固定张量 9
    1.5.2 序列张量 11
    1.5.3 随机张量 11
    1.6 矩阵操作 12
    1.7 激活函数 13
    1.7.1 双曲正切函数与Sigmoid函数 13
    1.7.2 ReLU与ELU 15
    1.7.3 ReLU6 15
    1.8 损失函数 17
    1.8.1 损失函数实例 18
    1.8.2 常用的损失函数 18
    1.9 优化器 19
    1.9.1 优化器实例 20
    1.9.2 常用的优化器 21
    1.10 度量 21
    ??1.10.1 度量实例 22
    ??1.10.2 常用的度量 22
    第2章 理解并运用Keras 25
    2.1 深度学习模型构建的主要步骤 25
    2.1.1 载入数据 26
    2.1.2 预处理数据 27
    2.1.3 定义模型 27
    2.1.4 编译模型 29
    2.1.5 拟合模型 29
    2.1.6 评估模型 30
    2.1.7 预测 30
    2.1.8 保存与重载模型 31
    2.1.9 可选:总结模型 31
    2.2 改进Keras模型的附加步骤 32
    2.3 Keras联合TensorFlow 33
    第3章 多层感知机 35
    3.1 人工神经网络 35
    3.2 单层感知机 37
    3.3 多层感知机 37
    3.4 逻辑斯谛回归模型 38
    第4章 TensorFlow中的回归到MLP 45
    4.1 TensorFlow搭建模型的步骤 45
    4.2 TensorFlow中的线性回归 46
    4.3 逻辑斯谛回归模型 49
    4.4 TensorFlow中的多层感知机 52
    第5章 Keras中的回归到MLP 55
    5.1 对数-线性模型 55
    5.2 线性回归的Keras神经网络 56
    5.3 逻辑斯谛回归 58
    5.3.1scikit-learn逻辑斯谛回归 58
    5.3.2逻辑斯谛回归的Keras神经网络 59
    5.3.3流行的MNIST数据:Keras中的逻辑斯谛回归 60
    5.4 基于Iris数据的MLP 62
    5.4.1 编写代码 62
    5.4.2构建一个序列Keras模型 63
    5.5基于MNIST数据的MLP数字分类 66
    5.6 基于随机生成数据的MLP 68
    第6章 卷积神经网络 71
    6.1 CNN中的各种层 71
    6.2 CNN结构 74
    第7章 TensorFlow中的CNN 77
    7.1为什么用TensorFlow搭建CNN模型 77
    7.2基于MNIST数据集搭建图片分类器的TensorFlow代码 78
    7.3 使用高级API搭建CNN模型 82
    第8章 Keras中的CNN 83
    8.1在Keras中使用MNIST数据集搭建图片分类器 83
    8.1.1 定义网络结构 85
    8.1.2 定义模型架构 85
    8.2使用CIFAR-10数据集搭建图片分类器 86
    8.2.1 定义网络结构 87
    8.2.2 定义模型架构 88
    8.3 预训练模型 89
    第9章 RNN与LSTM 91
    9.1 循环神经网络的概念 91
    9.2 长短时记忆网络的概念 93
    9.3 LSTM常见模式 93
    9.4 序列预测 94
    9.4.1 数字序列预测 94
    9.4.2 序列分类 95
    9.4.3 序列生成 95
    9.4.4 序列到序列预测 95
    9.5利用LSTM模型处理时间序列预测问题 96
    第10章 语音-文本转换及其逆过程 101
    10.1 语音-文本转换 101
    10.2 语音数据 102
    10.3语音特征:将语音映射为矩阵 103
    10.4声谱图:将语音映射为图像 104
    10.5利用MFCC特征构建语音识别分类器 104
    10.6利用声谱图构建语音识别分类器 105
    10.7 开源方法 106
    10.8 使用API的例子 107
    10.8.1 使用PocketSphinx 107
    10.8.2使用Google Speech API 108
    10.8.3使用Google Cloud Speech API 108
    10.8.4 使用Wit.ai API 108
    10.8.5 使用Houndify API 109
    10.8.6使用IBM Speech to Text API 109
    10.8.7使用Bing Voice Recognition API 110
    10.9 文本-语音转换 110
    10.9.1 使用pyttsx 110
    10.9.2 使用SAPI 111
    10.9.3 使用SpeechLib 111
    10.10 音频剪辑代码 111
    10.11 认知服务提供商 112
    10.11.1 Microsoft Azure 113
    10.11.2 Amazon Cognitive Services 113
    10.11.3 IBM Watson Services 113
    10.12 语音分析的未来 113
    第11章 创建聊天机器人 115
    11.1 为什么是聊天机器人 116
    11.2 聊天机器人的设计和功能 116
    11.3 构建聊天机器人的步骤 116
    11.3.1 预处理文本和消息 117
    11.3.2用API构建聊天机器人 130
    11.4聊天机器人开发的最佳实践 133
    11.4.1 了解潜在用户 133
    11.4.2读入用户情感使得机器人情感更丰富 133
    第12章 人脸检测与识别 135
    12.1人脸检测、人脸识别与人脸分析 135
    12.2 OpenCV 136
    12.2.1 特征脸 137
    12.2.2 LBPH 137
    12.2.3 费歇脸 138
    12.3 检测人脸 139
    12.4 跟踪人脸 141
    12.5 人脸识别 144
    12.6 基于深度学习的人脸识别 147
    12.7 迁移学习 149
    12.7.1为什么要用迁移学习 150
    12.7.2 迁移学习实例 150
    12.7.3 计算迁移值 152
    12.8 API 158
    附录1 图像处理的Keras函数 161
    附录2 可用的优质图像数据集 165
    附录3 医学成像:DICOM文件格式 167
       内容简介
        本书讨论使用TensorFlow和Keras等框架构建深度学习应用程序,集中于所需的模型和算法,帮助你在短时间内提高实践技能。内容涵盖了聊天机器人、自然语言处理、人脸和对象识别等主题。目标是提供创建能够执行深度学习的程序所需的概念、技术和算法实现。
        
    1
    • 商品详情
    • 内容简介

    售后保障

    最近浏览

    猜你喜欢

    该商品在当前城市正在进行 促销

    注:参加抢购将不再享受其他优惠活动

    x
    您已成功将商品加入收藏夹

    查看我的收藏夹

    确定

    非常抱歉,您前期未参加预订活动,
    无法支付尾款哦!

    关闭

    抱歉,您暂无任性付资格

    此时为正式期SUPER会员专享抢购期,普通会员暂不可抢购