Python深度学习实战:卷积与循环网络详解
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《深度学习与Python:基于Keras的实战指南》是一本深入浅出的教程,专为机器智能领域的学习者精心编撰。该书由Sam Abrahams、Danijar Hafner、Erik Erwitt和Ariel Scarpinelli合著,由Bleeding Edge Press出版,版权归属2016年。本书围绕TensorFlow这一强大的深度学习框架展开,向读者展示了如何利用它来构建和实现复杂的神经网络模型,尤其是卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)和循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs),这些都是现代深度学习的核心组成部分。
TensorFlow,作为Google开源的机器学习库,提供了丰富的工具和API,使得开发者能够设计和训练高效的深度学习模型。通过本书,读者可以学习到如何安装和配置TensorFlow,理解其核心概念如张量(Tensor)、会话(Session)和图(Graph),以及如何构建神经网络的基本结构。此外,书中还涵盖了优化算法、损失函数、激活函数等关键要素,并通过实例演示如何在图像分类、文本处理、时间序列分析等任务中应用深度学习技术。
卷积网络章节将详细介绍这些网络在图像识别中的重要作用,包括卷积层、池化层的设计与原理,以及如何利用它们提取图像特征。对于循环网络,读者将了解到长短时记忆(LSTM)和门控循环单元(GRU)等结构,以及它们在自然语言处理和序列数据预测中的应用。
作者们强调,尽管TensorFlow提供了丰富的功能,但编程实践过程中也需要注意理解和处理可能出现的问题,如过拟合、梯度消失或爆炸等。书中还将涉及模型评估、调试和部署的实际技巧,确保读者能够将学到的知识运用到实际项目中。
值得注意的是,本书并不提供版权许可,未经出版商书面同意,任何形式的复制或传播都是不允许的。本书的目的不仅在于传授知识,还鼓励读者通过实践和探索来深化对深度学习的理解。为了支持读者的学习过程,出版社提供了相应的网站资源,包括更新的文档、示例代码和社区支持。
《深度学习与Python:基于Keras的实战指南》是一本实用的深度学习入门书籍,适合想要踏入机器智能领域的开发者和研究人员,无论你是初学者还是有经验的工程师,都能从中收获宝贵的技能和实践经验。通过跟随书中的指导,读者将能掌握TensorFlow这一工具,推动人工智能技术的发展。
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2018-07-27 上传
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