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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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,...  

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目前最通俗易懂的深度学习入门书,由Keras之父执笔。大神不但技术了得,文笔也不一般,真的就是为了让尽可能多的人能够使用深度学习而写的这本书,涵盖了深度学习的基础知识、Keras使用模式以及深度学习最佳实践。 学习本书需要具备基础的Python知识,但不需要深度学习或者机器...  

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本书自出版以来收到众多好评,因为是 Keras 作者写的书,所以全书基本围绕着 Keras 讲深度学习的各种实现,从 CNN,RNN到GAN等等,总体偏入门,但也承载着很多作者对深度学习整体性的思考。值得一提的是作者推荐用GPU 跑书中的例子,这不是开玩笑, 用CPU 跑你会感到很绝望的~...  

用户评价

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最喜欢看某某之父写的书了,权威又精辟

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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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keras教程+机器学习入门。给五星除了内容好,时效性也是这本书的优点。全书使用keras 2.0.8,代码可以完整的在目前的版本上跑。

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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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