Deep Learning with Python introduces the field of deep learning using the Python language and the powerful Keras library. Written by Keras creator and Google AI researcher François Chollet, this book builds your understanding through intuitive explanations and practical examples. You'll explore challen...
Deep Learning with Python introduces the field of deep learning using the Python language and the powerful Keras library. You’ll learn directly from the creator of Keras, François Chollet, building your understanding through intuitive explanations and practical examples. Updated from the original bes...
本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的François Chollet执笔,详尽展示了用Python、Keras、TensorFlow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。在学习完本书后,读者将了解深度学习、机器学习和神经网络的关键概念,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...
通过TensorFlow (或 Theano 、 CNTK ), Keras 可以在 CPU 和 GPU 上无缝运行。在 CPU 上运行时,TensorFlow 本身封装了一个低层次的张量运算库,叫作 Eigen ;在 GPU上运行时,TensorFlow封装了一个高度优化的深度学习运算库,叫作 NVIDIA CUDA 深度神经网络库( cuDNN )。 流程大致:...
Python深度学习 deep learning with Python 内容简介 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...
其它机器学习的方法一般倾向于从训练数据学习一层或者两层的表征,因此,这种机器学习也称为浅层学习(shallow learning)。在深度学习中,这些表征层通常是通过多层神经网络(neural network)模型学习得到的。神经网络来源于生物科学,深度学习的核心概念启发自对人类大脑的理解,但是深度学习模型并不是大脑的模型。没有证据表明...
Deep Learning with Python, Second Edition introduces the field of deep learning using Python and the powerful Keras library. In this revised and expanded new edition, Keras creator François Chollet offers insights for both novice and experienced machine learning practitioners. As you move through th...
《Deep Learning with Python》第三章 3.1 走进神经网络之神经网络剖析。只有当你遇到完全新的问题,才需要开发自定义的观察函数。Two-branch网络Multihead网络感知机Layer:layer可以组成一个网络(network)或者模型(model)输入数据和相应的目标损失函数:损失函数...
数据模型的层数称为模型的深度(depth)。深度学习的其它叫法有,分层表征学习和多级表征学习。当前的深度学习经常涉及十层甚至上百层的连续特征表示层,它们都是从训练数据集自动学习的。其它机器学习的方法一般倾向于从训练数据学习一层或者两层的表征,因此,这种机器学习也称为浅层学习(shallow learning)。
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