没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
首页Learn Keras for Deep Neural Networks (2019)
The book is focused on a fast-paced approach to exploring practical deep learning concepts with math and programming-friendly abstractions. You will learn to design, develop, train, validate, and deploy deep neural networks using the industry's favorite Keras framework.
资源详情
资源评论
资源推荐

Learn Keras for
Deep Neural
Networks
A Fast-Track Approach to Modern
Deep Learning with Python
—
Jojo Moolayil

Learn Keras for Deep
Neural Networks
A Fast-Track Approach
to Modern Deep Learning
with Python
Jojo Moolayil

Learn Keras for Deep Neural Networks
ISBN-13 (pbk): 978-1-4842-4239-1 ISBN-13 (electronic): 978-1-4842-4240-7
https://doi.org/10.1007/978-1-4842-4240-7
Library of Congress Control Number: 2018965596
Copyright © 2019 by Jojo Moolayil
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: Aditee Mirashi
Cover designed by eStudioCalamar
Cover image designed by Freepik (www.freepik.com)
Distributed to the book trade worldwide by Springer Science+Business Media NewYork,
233 Spring Street, 6th Floor, NewYork, 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 http://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 http://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/978-1-4842-4239-1.
For more detailed information, please visit http://www.apress.com/source-code.
Printed on acid-free paper
JojoMoolayil
Vancouver, BC, Canada

iii
About the Author ��������������������������������������������������������������������������������vii
About the Technical Reviewer �������������������������������������������������������������ix
Acknowledgments �������������������������������������������������������������������������������xi
Introduction ���������������������������������������������������������������������������������������xiii
Table of Contents
Chapter 1: An Introduction to Deep Learning and Keras ����������������������1
Introduction to DL �������������������������������������������������������������������������������������������������1
Demystifying the Buzzwords ���������������������������������������������������������������������������2
What Are Some Classic Problems Solved by DL in Today’s Market? ���������������5
Decomposing a DL Model �������������������������������������������������������������������������������� 5
Exploring the Popular DL Frameworks ������������������������������������������������������������������8
Low-Level DL Frameworks ������������������������������������������������������������������������������ 9
High-Level DL Frameworks ���������������������������������������������������������������������������11
A Sneak Peek into the Keras Framework ������������������������������������������������������������13
Getting the Data Ready ����������������������������������������������������������������������������������15
Dening the Model Structure ������������������������������������������������������������������������15
Training the Model and Making Predictions ��������������������������������������������������15
Summary�������������������������������������������������������������������������������������������������������������16
Chapter 2: Keras in Action ������������������������������������������������������������������17
Setting Up the Environment ��������������������������������������������������������������������������������17
Selecting the Python Version ������������������������������������������������������������������������� 17
Installing Python for Windows, Linux, or macOS �������������������������������������������18
Installing Keras and TensorFlow Back End ���������������������������������������������������� 19

iv
Getting Started with DL in Keras �������������������������������������������������������������������������21
Input Data ������������������������������������������������������������������������������������������������������21
Neuron ����������������������������������������������������������������������������������������������������������� 23
Activation Function ���������������������������������������������������������������������������������������� 24
Sigmoid Activation Function ��������������������������������������������������������������������������25
Model �������������������������������������������������������������������������������������������������������������28
Layers ������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 28
The Loss Function �����������������������������������������������������������������������������������������32
Optimizers �����������������������������������������������������������������������������������������������������35
Metrics ����������������������������������������������������������������������������������������������������������39
Model Conguration ��������������������������������������������������������������������������������������39
Model Training �����������������������������������������������������������������������������������������������40
Model Evaluation �������������������������������������������������������������������������������������������43
Putting All the Building Blocks Together �������������������������������������������������������������45
Summary�������������������������������������������������������������������������������������������������������������52
Chapter 3: Deep Neural Networks for Supervised Learning:
Regression ������������������������������������������������������������������������������������������53
Getting Started ���������������������������������������������������������������������������������������������������� 53
Problem Statement ���������������������������������������������������������������������������������������������55
Why Is Representing a Problem Statement with a Design Principle
Important? �����������������������������������������������������������������������������������������������������56
Designing an SCQ ������������������������������������������������������������������������������������������57
Designing the Solution ����������������������������������������������������������������������������������59
Exploring the Data �����������������������������������������������������������������������������������������������60
Looking at the Data Dictionary ����������������������������������������������������������������������63
Finding Data Types ����������������������������������������������������������������������������������������66
Working with Time �����������������������������������������������������������������������������������������67
Predicting Sales ���������������������������������������������������������������������������������������������69
Table of ConTenTsTable of ConTenTs
剩余191页未读,继续阅读


















localsg
- 粉丝: 5
- 资源: 78
上传资源 快速赚钱
我的内容管理 收起
我的资源 快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益我的积分 登录查看自己的积分
我的C币 登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助

会员权益专享
最新资源
- ARM Cortex-A(armV7)编程手册V4.0.pdf
- ABB机器人保养总结解析.ppt
- 【超详细图解】菜鸡如何理解双向链表的python代码实现
- 常用网络命令的使用 ipconfig ping ARP FTP Netstat Route Tftp Tracert Telnet nslookup
- 基于单片机控制的DC-DC变换电路
- RS-232接口电路的ESD保护.pdf
- linux下用time(NULL)函数和localtime()获取当前时间的方法
- Openstack用户使用手册.docx
- KUKA KR 30 hA,KR 60 hA机器人产品手册.pdf
- Java programming with JNI
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈



安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制

评论0