用Python+Keras實踐深度學習,解開神經網路模型的黑盒子
在高階函式庫Keras的幫助下,用6行程式就可寫一隻深度學習神經網路的程式,建構深度學習模型就像玩樂高積木一樣,可以輕易將各種神經網路組合在一起,而每一種模型可用來解決不同的問題。
正宗Keras大神著作，正體中文版重磅登場
本書為Keras之父FrançoisChollet親自撰寫,詳細解說神經網路每一層的架構與原理,並不時提供個人經驗累積而成的真知灼見,帶領讀者熟悉機器學習的標準工作流程,並了解如何使用Keras解決從電腦視覺到自然語言處理的各種實務問題,例如圖像分類、時間序列預測、情感分析、圖像和文字資料的生成...等,最有效率實作出可用的模型,絕對是機器學習、資料科學、人工智慧從業人員必讀的經典之作。
最後引述FrançoisChollet在書中所說：深度學習並不難,只是又多又雜,這本書就是希望能夠提供更多人瞭解深度學習的第一步。這不表示我們會把複雜的內容簡化(因為這些都是深度學習所必需的),而是希望各位不要擔心深度學習太過於困難而裹足不前。希望你能夠發現本書的價值,並跟著本書逐步建構屬於你的人工智慧應用程式。
本書特色:
本書由施威銘研究室監修,書中會針對原書所提及的背景知識做補充,所有程式均經過實際執行測試,並適當添加註解與程式碼,幫助讀者能更加理解程式內容。
■CNN–用於電腦視覺的深度學習
■RNN–用於文字與序列資料的深度學習
■LSTM、VAE與DeepDream
■神經風格轉換
■GAN生成對抗神經網路
■機器學習與神經網路
■張量Tensor與張量運算
■KerasAPI、callbacks與TensorBoard
■超參數優化與模型集成
本書相關資源網頁如下,請登錄下載範例程式及Bonus：
http://www.flag.com.tw/bk/t/f9379
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