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音像Keras深度学习实战(印)拉蒂普·杜瓦(Rajdeep Dua) 等
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译者序
审校者简介
前言
章Keras安装1
1.1引言1
1.2在Ubuntu16.04上安装Keras1
1.2.1准备工作2
1.2.2怎么做2
1.3在Docker镜像中使用JupyterNotebook安装Keras7
1.3.1准备工作7
1.3.2怎么做7
1.4在已激活GPU的Ubuntu16.04上安装Keras9
1.4.1准备工作9
1.4.2怎么做10
第2章Keras数据集和模型13
2.1引言13
2.2CIFAR-10数据集13
.CIFAR-100数据集15
2.4MNIST数据集17
2.5从CSV文件加载数据18
2.6Keras模型入门19
2.6.1模型的剖析19
2.6.2模型类型19
2.7序贯模型20
2.8共享层模型27
2.8.1共享输入层简介27
2.8.2怎么做27
2.9Keras函数API29
2.9.1怎么做29
2.9.2示例的输出31
2.10Keras函数API——链接层31
2.11使用Keras函数API进行图像分类32
第3章数据预处理、优化和可视化36
3.1图像数据特征标准化36
3.1.1准备工作36
3.1.2怎么做37
3.2序列填充39
3.2.1准备工作39
3.2.2怎么做39
3.3模型可视化41
3.3.1准备工作41
3.3.2怎么做41
3.4优化43
3.5示例通用代码43
3.6随机梯度下降优化法44
3.6.1准备工作44
3.6.2怎么做44
3.7Adam优化算法47
3.7.1准备工作47
3.7.2怎么做47
3.8AdaDelta优化算法50
3.8.1准备工作51
3.8.2怎么做51
3.9使用RMSProp进行优化54
3.9.1准备工作54
3.9.2怎么做54
第4章使用不同的Keras层实现分类58
4.1引言58
4.2乳腺癌分类58
4.3垃圾信息检测分类66
第5章卷积神经网络的实现73
5.1引言73
5.2宫颈癌分类73
5.2.1准备工作74
5.2.2怎么做74
5.3数字识别84
5.3.1准备工作84
5.3.2怎么做85
第6章生成式对抗网络89
6.1引言89
6.2基本的生成式对抗网络90
6.2.1准备工作91
6.2.2怎么做91
6.3边界搜索生成式对抗网络98
6.3.1准备工作99
6.3.2怎么做100
6.4深度卷积生成式对抗网络106
6.4.1准备工作107
6.4.2怎么做108
第7章递归神经网络116
7.1引言116
7.2用于时间序列数据的简单RNN117
7.2.1准备工作118
7.2.2怎么做119
7.3时间序列数据的LSTM网络128
7.3.1LSTM网络128
7.3.2LSTM记忆示例129
7.3.3准备工作129
7.3.4怎么做129
7.4使用LSTM进行时间序列预测133
7.4.1准备工作134
7.4.2怎么做135
7.5基于LSTM的等长输出序列到序列学习143
7.5.1准备工作143
7.5.2怎么做144
第8章使用Keras模型进行自然语言处理150
8.1引言150
8.2词嵌入150
8.2.1准备工作151
8.2.2怎么做151
8.3情感分析157
8.3.1准备工作157
8.3.2怎么做159
8.3.3完整代码清单162
第9章基于Keras模型的文本摘要164
9.1引言164
9.2评的本摘要164
9.2.1怎么做165
9.2.2参考资料172
0章强化学习173
10.1引言173
10.2使用Keras进行《CartPole》游戏174
10.3使用竞争DN算法进行《CartPole》游戏181
10.3.1准备工作183
10.3.2怎么做187
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