没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
首页Deep Learning with Applications Using Python
This chapter covers the basics of TensorFlow, the deep learning framework. Deep learning does a wonderful job in pattern recognition, especially in the context of images, sound, speech, language, and time-series data. With the help of deep learning, you can classify, predict, cluster, and extract features. Fortunately, in November 2015, Google released TensorFlow, which has been used in most of Google’s products such as Google Search, spam detection, speech recognition, Google Assistant, Google Now, and Google Photos. Explaining the basic components of TensorFlow is the aim of this chapter.
资源详情
资源评论
资源推荐

Deep Learning
with Applications
Using Python
Chatbots and Face, Object, and Speech
Recognition With TensorFlow and Keras
—
Navin Kumar Manaswi
Foreword by Tarry Singh

Deep Learning with
Applications Using
Python
Chatbots and Face, Object,
and Speech Recognition
With TensorFlow and Keras
Navin Kumar Manaswi
Foreword by Tarry Singh

Deep Learning with Applications Using Python
ISBN-13 (pbk): 978-1-4842-3515-7 ISBN-13 (electronic): 978-1-4842-3516-4
https://doi.org/10.1007/978-1-4842-3516-4
Library of Congress Control Number: 2018938097
Copyright © 2018 by Navin Kumar Manaswi
is work is subject to copyright. All rights are reserved by the Publisher, whether the whole or
part of the material is concerned, specically the rights of translation, reprinting, reuse of
illustrations, recitation, broadcasting, reproduction on microlms or in any other physical way,
and transmission or information storage and retrieval, electronic adaptation, computer software,
or by similar or dissimilar methodology now known or hereafter developed.
Trademarked names, logos, and images may appear in this book. Rather than use a trademark
symbol with every occurrence of a trademarked name, logo, or image we use the names, logos,
and images only in an editorial fashion and to the benet of the trademark owner, with no
intention of infringement of the trademark.
e use in this publication of trade names, trademarks, service marks, and similar terms, even if
they are not identied as such, is not to be taken as an expression of opinion as to whether or not
they are subject to proprietary rights.
While the advice and information in this book are believed to be true and accurate at the date of
publication, neither the authors nor the editors nor the publisher can accept any legal
responsibility for any errors or omissions that may be made. e publisher makes no warranty,
express or implied, with respect to the material contained herein.
Managing Director, Apress Media LLC: Welmoed Spahr
Acquisitions Editor: Celestin Suresh John
Development Editor: Matthew Moodie
Coordinating Editor: Divya Modi
Cover designed by eStudioCalamar
Cover image designed by Freepik (www.freepik.com)
Distributed to the book trade worldwide by Springer Science+Business Media New York,
233 Spring Street, 6th Floor, New York, NY 10013. Phone 1-800-SPRINGER, fax (201) 348-4505,
e-mail orders-ny@springer-sbm.com, or visit www.springeronline.com. Apress Media, LLC is a
California LLC and the sole member (owner) is Springer Science + Business Media Finance Inc
(SSBM Finance Inc). SSBM Finance Inc is a Delaware corporation.
For information on translations, please e-mail rights@apress.com, or visit www.apress.com/
rights-permissions.
Apress titles may be purchased in bulk for academic, corporate, or promotional use. eBook
versions and licenses are also available for most titles. For more information, reference our Print
and eBook Bulk Sales web page at www.apress.com/bulk-sales.
Any source code or other supplementary material referenced by the author in this book is
available to readers on GitHub via the book’s product page, located at www.apress.
com/9781484235157. For more detailed information, please visit www.apress.com/source-code.
Printed on acid-free paper
Navin Kumar Manaswi
Bangalore, Karnataka, India

iii
Foreword by Tarry Singh ���������������������������������������������������������������������ix
About the Author �������������������������������������������������������������������������������xiii
About the Technical Reviewer ������������������������������������������������������������xv
Table of Contents
Chapter 1: Basics ofTensorFlow ����������������������������������������������������������1
Tensors ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������2
Computational Graph andSession ������������������������������������������������������������������������ 3
Constants, Placeholders, andVariables ����������������������������������������������������������������6
Placeholders ���������������������������������������������������������������������������������������������������������9
Creating Tensors �������������������������������������������������������������������������������������������������12
Fixed Tensors �������������������������������������������������������������������������������������������������13
Sequence Tensors �����������������������������������������������������������������������������������������14
Random Tensors ��������������������������������������������������������������������������������������������15
Working onMatrices �������������������������������������������������������������������������������������������16
Activation Functions ��������������������������������������������������������������������������������������������17
Tangent Hyperbolic and Sigmoid ������������������������������������������������������������������� 18
ReLU and ELU ������������������������������������������������������������������������������������������������19
ReLU6 ������������������������������������������������������������������������������������������������������������20
Loss Functions ����������������������������������������������������������������������������������������������������22
Loss Function Examples �������������������������������������������������������������������������������� 23
Common Loss Functions �������������������������������������������������������������������������������23

iv
Optimizers ����������������������������������������������������������������������������������������������������������� 25
Loss Function Examples �������������������������������������������������������������������������������� 26
Common Optimizers ��������������������������������������������������������������������������������������27
Metrics ����������������������������������������������������������������������������������������������������������������28
Metrics Examples ������������������������������������������������������������������������������������������28
Common Metrics �������������������������������������������������������������������������������������������29
Chapter 2: Understanding andWorking withKeras ���������������������������31
Major Steps toDeep Learning Models ���������������������������������������������������������������� 32
Load Data ������������������������������������������������������������������������������������������������������33
Preprocess the Data ��������������������������������������������������������������������������������������33
Define the Model �������������������������������������������������������������������������������������������34
Compile the Model �����������������������������������������������������������������������������������������36
Fit the Model ��������������������������������������������������������������������������������������������������37
Evaluate Model ����������������������������������������������������������������������������������������������38
Prediction ������������������������������������������������������������������������������������������������������38
Save and Reload the Model ��������������������������������������������������������������������������� 39
Optional: Summarize the Model ��������������������������������������������������������������������39
Additional Steps toImprove Keras Models ���������������������������������������������������������40
Keras withTensorFlow ����������������������������������������������������������������������������������������42
Chapter 3: Multilayer Perceptron��������������������������������������������������������45
Articial Neural Network �������������������������������������������������������������������������������������45
Single-Layer Perceptron �������������������������������������������������������������������������������������47
Multilayer Perceptron ������������������������������������������������������������������������������������������47
Logistic Regression Model ���������������������������������������������������������������������������������� 49
Table of ConTenTsTable of ConTenTs
剩余227页未读,继续阅读
















安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制

评论0