Python与Keras深度学习入门指南

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"《深度学习实战:Python版》(Deep Learning with Python)是由弗朗索瓦·肖莱特(François Chollet)所著的一本深入浅出的深度学习入门书籍。本书以Python语言和强大的Keras库为核心,引导读者步入深度学习的世界。作者以其丰富的实践经验和清晰的讲解,将复杂的理论概念转化为易于理解的示例,适合初学者和有一定编程基础的开发者快速掌握深度学习的基本原理和技术。 该书详细介绍了深度学习的基础知识,如神经网络、卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)、循环神经网络(RNNs)、长短时记忆网络(LSTM)等核心模型,以及如何利用这些模型解决实际问题,例如图像识别、自然语言处理和时间序列预测等。书中不仅涵盖了理论知识,还提供了大量的代码实例,使读者能够通过实践快速提升技能。 此外,书中也提到了Keras库的重要性,它是一个高级神经网络API,能够在TensorFlow和Theano等后端上运行,极大地简化了深度学习模型的开发过程。通过使用Keras,读者可以专注于模型的设计和优化,而无需过多关注底层实现细节。 Manning出版社的版权信息显示,本书在2018年首次出版,享有所有权利,并且禁止任何形式的复制或传播,除非得到出版商的书面许可。同时,为了保护知识产权,书中的某些制造商和卖家的品牌名称采用了大写或全大写字母表示,以表明其商标身份。 对于在线获取本书的更多信息,或者订购此书,读者可以访问Manning出版社的官方网站www.manning.com,那里可能有折扣优惠。如果有批量订购的需求,可以通过出版社的特别销售部门联系。同时,购买者还可以通过电子邮件orders@manning.com与出版社取得联系。 《深度学习实战:Python版》是一本极具实用价值的深度学习教程,无论是对于希望入门深度学习的读者,还是想要提升自己在这一领域技术能力的开发者,都是一份不可或缺的学习资源。通过本书,读者将建立起坚实的深度学习基础,并能在实际项目中灵活应用。"
2025-02-17 上传
内容概要:本文档详细介绍了一个利用Matlab实现Transformer-Adaboost结合的时间序列预测项目实例。项目涵盖Transformer架构的时间序列特征提取与建模,Adaboost集成方法用于增强预测性能,以及详细的模型设计思路、训练、评估过程和最终的GUI可视化。整个项目强调数据预处理、窗口化操作、模型训练及其优化(包括正则化、早停等手段)、模型融合策略和技术部署,如GPU加速等,并展示了通过多个评估指标衡量预测效果。此外,还提出了未来的改进建议和发展方向,涵盖了多层次集成学习、智能决策支持、自动化超参数调整等多个方面。最后部分阐述了在金融预测、销售数据预测等领域中的广泛应用可能性。 适合人群:具有一定编程经验的研发人员,尤其对时间序列预测感兴趣的研究者和技术从业者。 使用场景及目标:该项目适用于需要进行高质量时间序列预测的企业或机构,比如金融机构、能源供应商和服务商、电子商务公司。目标包括但不限于金融市场的波动性预测、电力负荷预估和库存管理。该系统可以部署到各类平台,如Linux服务器集群或云计算环境,为用户提供实时准确的预测服务,并支持扩展以满足更高频率的数据吞吐量需求。 其他说明:此文档不仅包含了丰富的理论分析,还有大量实用的操作指南,从项目构思到具体的代码片段都有详细记录,使用户能够轻松复制并改进这一时间序列预测方案。文中提供的完整代码和详细的注释有助于加速学习进程,并激发更多创新想法。