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深度學習
TensorFlow與Keras—Python深度學習應用實務 版權信息
- ISBN：9787517090564
- 條形碼：9787517090564 ; 978-7-5170-9056-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
TensorFlow與Keras—Python深度學習應用實務 本書特色
本書從MLP、CNN 和 RNN 3 種主要神經網絡模型開始，先圖解，再實現，*后是更多的實戰應用案例，循序漸進地進行講解，不僅可以讓讀者實際使用 Python實現深度學習，更可以了解各種神經網絡的來龍去脈，深入且真正了解神經網絡的理論基礎，*終讓讀者能夠真正構建出自己的神經網絡模型。 本書涵蓋內容 ◎ 人工智能、機器學習、深度學習的基礎 ◎ 從*基礎的神經網絡到構建深度學習模型 ◎ 突破性的卷積神經網絡在計算機視覺中的應用 ◎ 處理自然語言等具序列性數據的循環神經網絡 ◎ 構建并調整自己的神經網絡模型 ◎ 神經網絡的模型視覺化、共享與輸出 ●本書采用圖解的形式，讓你快速理解工作原理，數學不好也沒關系。 ●大量案例，教你用適當的算法調整模型，提高模型準確率。 ●解說各種類型數據的預處理方法，讓預測結果更準確。 本書主要知識點及部分案例 ●MLP多層感知器——回歸與分類問題 進行糖尿病、鳶尾花的多元分類預測、房價的回歸預測 ● CNN卷積神經網絡——計算機視覺 實現手寫識別、進行彩色圖片的分類、去除圖片噪聲 ●RNN循環神經網絡——自然語言處理 使用RNN、LSTM、GRU實現影評的情緒分析、進行股價預測 ●構建自己的深度學習模型 數據預處理與數據增強、調整神經網絡、模型可視化
TensorFlow與Keras—Python深度學習應用實務 內容簡介
《TensorFlow與Keras——Python深度學習應用實戰》是一本使用Python+TensorFlow+Keras實現深度學習的入門圖書，全書秉持“先圖解、再實現，而后實戰應用”的精神，帶你實際訓練自己的深度學習模型。其中篇詳細介紹了人工智能、機器學習、深度學習基礎，TensorFlow和Keras開發環境的搭建；第2篇介紹了多層感知器在回歸問題和分類問題中的應用；第3篇介紹了卷積神經網絡CNN在計算機視覺中的應用；第4篇介紹了循環神經網絡RNN在自然語言處理中的應用；第5篇介紹了度學習模型的構建。全書內容豐富，并通過大量的圖形和案例進行講解，可以讓讀者快速看懂學會，特別適合大中專院校人工智能相關專業學生、機器學習/深度學習初學者作為參考書學習。
TensorFlow與Keras—Python深度學習應用實務 目錄
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TensorFlow與Keras—Python深度學習應用實務 作者簡介
陳允杰，中國臺灣地區著名信息技術作家，已出版多本人工智能、機器學習/深度學習、數據科學、網絡爬蟲、大數據分析和物聯網相關圖書。另外，他開發了多種幫助初學者學習程序設計的教學工具，如fChart流程圖解釋器(可執行的流程圖)，支持Python、JavaScript和C語言的Blockly可視化積木程序編輯器，并且將相關教學工具導入大專和中高職的圖書和程序設計教學中。
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