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Keras深度学习实战
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https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html
本书为软件工程师和数据科学家而编写,书中简明而全面地介绍了目前的神经网络和深度学习技术。全书展示了基于Keras框架、以Python编码的20多种有效的神经网络。你将从本书中学到以下内容:在大型神经网络上使用反向传播算法逐步优化函数微调神经网络以改进结果质量使用深度学习进行图像和音频处理在特定的案例中使用递归神经张量网络(RNTN)以取得比标准词嵌入更好的效果识别循环神经网络(RNN)适于解决的问题探索自动编码机的实现过程使用强化学习增强深层神经网络全书通俗易懂,强调实际案例,适合广大的机器学习从业者和爱好者入门与实践。
作为一款轻量级、模块化的开源深度学习框架,Keras以容易上手、利于快速原型实现、能够与TensorFlow和Theano等后端计算平台很好兼容等优点,深受众多开发人员和研究人员的喜爱。本书结合大量实例,简明扼要地介绍了目前热门的神经网络技术和深度学习技术。从经典的多层感知机到用于图像处理的深度卷积网络,从处理序列化数据的循环网络到伪造仿真数据的生成对抗网络,从词嵌入到AI游戏应用中的强化学习,本书引领读者一层一层揭开深度学习的面纱,并在逐渐清晰的理论框架下,提供多个Python编码实例,方便读者动手实践。通过阅读本书,读者不仅能学会使用Keras快捷构建各个类型的深度网络,还可以按需自定义网络层和后端功能,从而提升自己的AI编程能力,在成为深度学习专家的路上更进一步。
作者简介Antonio Gulli是企业领导和软件部门高管,具备创新精神和执行力,并乐于发现和管理优选高科技人才。他是搜索引擎、在线服务、机器学习、信息检索、数据分析以及云计算等多方面的专家。他幸运地拥有欧洲4个不同国家的工作经验,并管理过来自欧洲和美国6个不同国家的员工。Antonio在出版业(Elsevier)、消费者互联网(Ask.com 和Tiscali)以及高科技研发(微软和谷歌)等多个跨度的行业里历任CEO、GM、CTO、副总裁、总监及区域主管。Sujit Pal是Elsevier Labs技术研发主管,致力于构建围绕研发内容和元数据的智能系统。他的主要兴趣包括信息检索、本体论、自然语言处理、机器学习,以及分布式处理。他现在的工作是利用深度学习模型对图像进行分类和相似度识别。在此之前,他在卫生保健行业工作,帮助构建基于本体论的语义搜索、关null
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