Python深度学习

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【作者简介】

弗朗索瓦•肖莱(François Chollet)

Keras之父,TensorFlow机器学习框架贡献者,Kaggle竞赛教练,个人Kaggle竞赛全球排名曾获得第17名。目前任职于Google,从事人工智能研究,尤其关注计算机视觉与机器学习在形式推理方面的应用。

【译者简介】

张亮(hysic)

毕业于北京大学物理学院,爱好机器学习和数据分析的核安全工程师,译有《Python数据处理》《Python机器学习基础教程》等。

出版者:人民邮电出版社
作者:[美] 弗朗索瓦•肖莱
出品人:图灵教育
页数:292
译者:张亮
出版时间:2018-8
价格:119.00元
装帧:平装
isbn号码:9787115488763
丛书系列:图灵程序设计丛书
图书标签:
  • 深度学习 
  • Python 
  • 人工智能 
  • 机器学习 
  • python 
  • 计算机 
  • Keras 
  • 神经网络 
  •  
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本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦•肖莱(François Chollet)执笔,详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践,涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。书中包含30多个代码示例,步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化,读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后,读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。

具体描述

读后感

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对于新手小白我来说是很好的入门介绍,从模型到应用都能略窥一二,顺带这个风格迁移真的很好玩儿,把我身处的城市画成梵高的世界,希望以后能从模仿到创新实现突破吧。 在看这本书期间我正好在做学校的大作业,有很多实用的评价模型,调参的部分都用在了大作业中,学以致用,越...

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对于新手小白我来说是很好的入门介绍,从模型到应用都能略窥一二,顺带这个风格迁移真的很好玩儿,把我身处的城市画成梵高的世界,希望以后能从模仿到创新实现突破吧。 在看这本书期间我正好在做学校的大作业,有很多实用的评价模型,调参的部分都用在了大作业中,学以致用,越...

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电子版8.4节,从300页开始出现了一个明显的错误,包括代码在内。 原文及代码中 decoder 使用 z = z_mean + exp(z_log_variance) * epsilon 生成 latent space 中的一个点,再依靠这些点的分布生成图像,这实际是对原图像分布的还原过程。 高斯分布可以使用 N~(μ, σ) 来描述,...  

用户评价

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写得很好,大师之作。

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又一次证明读模块开发者写书永远是第一选择。任何程序呈现越简单也就越精致,keras对神经网络的实现配得起优雅二字,书中所附的多数代码仿佛伪代码般易读而工整(没有上机,有一行行读,有少数几处错误但影响不大),可想见其底层有多强大。前六章不算新鲜,但5-6章对计算机视觉和文本解析的基础原理解读仍然令人惊艳;第八章比较有意思但和个人专业相差有些悬殊又一时想不到结合点只能看着高兴;私以为最漂亮的是第九章,虽然现在到处可听人大谈特谈深度学习前途多么不可限量,细想却是人云亦云空无一物,能用寥寥十数页细数深度学习的局限和发展方向的,是真专家。尤其从模型的脆弱性剖析将模型拟人化的风险和程序合成的想法让我很震撼,实在讲我对这类技术的未来想象匮乏,大趋势分析上需要深谙其道的人给些提示,就这点来说特别满意。

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这个thought experiment很有用。想象有两张彩纸:一张红色,一张蓝色。将两张纸一起揉成小球。这个皱巴巴的纸球就是你的输入数据,每张纸对应于分类问题中的一个类别。机器学习模型要做的就是找到可以让纸球恢复平整的变换,也就是:为复杂的高度折叠的数据流形找到简洁的表示。

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这个thought experiment很有用。想象有两张彩纸:一张红色,一张蓝色。将两张纸一起揉成小球。这个皱巴巴的纸球就是你的输入数据,每张纸对应于分类问题中的一个类别。机器学习模型要做的就是找到可以让纸球恢复平整的变换,也就是:为复杂的高度折叠的数据流形找到简洁的表示。

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绝对的良心好书。代码中许多关键点都有注释,对于机器学习比较难以理解的概念都给予了浅显易懂的说明。有Python和机器学习+深度学习的相关背景就可以读了,当然如果你有点TensorFlow的背景知识更好。 代码可以参考:https://github.com/zhuyuanxiang/deep-learning-with-python-notebooks 也可以访问链接:https://pan.baidu.com/s/1rDpWeknm13dyoyjsqu7zFg 提取码:eq5x

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