这样的假设空间太受限制,不会受益于多层表示,因为深度堆叠的线性层仍然实现线性操作:增加更多层不会扩展假设空间(正如你在第二章中看到的)。 为了获得一个更丰富的假设空间,从而受益于深度表示,你需要一个非线性或激活函数。relu是深度学习中最流行的激活函数,但还有许多其他候选项,它们都有类似奇怪的名称:prelu、el...
本书中的所有代码示例都可以从 Manning 网站 www.manning.com/books/deep-learning-with-python-second-edition 获取,并且作为 Jupyter notebooks 在 GitHub github.com/fchollet/deep-learning-with-python-notebooks 上提供。您可以直接在浏览器中通过 Google Colaboratory 运行它们,这是一个免费使用的托管 Jupyter note...
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可视化和解释卷积神经网络学习的技术 上一章通过简单模型(一堆Conv2D和MaxPooling2D层)和一个简单的用例(二进制图像分类)为您介绍了计算机视觉的深度学习。但是,计算机视觉不仅仅是图像分类!本章将深入探讨更多不同应用和高级最佳实践。 9.1 三个基本的计算机视觉任务 ...
第二版新增了GANs和变换器章节,涵盖了监督、半监督和无监督的异常检测方法,并介绍了如何使用Keras和PyTorch进行实际应用。除了up"CC"在视...
可视化和解释卷积神经网络学习的技术 上一章通过简单模型(一堆Conv2D和MaxPooling2D层)和一个简单的用例(二进制图像分类)为您介绍了计算机视觉的深度学习。但是,计算机视觉不仅仅是图像分类!本章将深入探讨更多不同应用和高级最佳实践。 9.1 三个基本的计算机视觉任务 ...
您可以直接在浏览器中通过 Google Colaboratory 运行它们,这是一个免费使用的托管 Jupyter notebook 环境。您只需要互联网连接和桌面网络浏览器即可开始深度学习。 关于作者 关于封面插图 Python 深度学习第二版封面上的人物题为“1568 年波斯女士的习惯”。这幅插图取自托马斯·杰弗里斯(Thomas Jefferys)的《不同国家...
《基于Python的深度学习异常检测(第二版)》一书首先从异常检测的基本概念、重要性及其应用入手。随后,在深入探讨传统机器学习算法(如基于scikit-learn的OC-SVM和Isolation Forest)进行异常检测之前,先介绍了数据科学和机器学习建模的核心概念。之后,作者讲解了机器学习和深度学习的基础知识,以及如何在Keras和PyTorch中实现...
畅销书修订!《Python深度学习》第二版全面介绍了使用Python和强大的Keras库进行的深度学习领域。由Keras的创建者Google AI研究人员FrançoisChollet撰写,此修订版已更新了新章节,新工具和最新研究中的尖端技术。您将通过实际的示例和直观的解释来加深理解,这些示例可以使深度学习的复杂性易于理解。