Keras实战基于TensorFlow2.2的深度学习实践--聚文网

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编辑推荐

本书全面系统地介绍了Keras框架的知识，重要内容均结合代码实例进行讲解，读者通过这些实例可以深入掌握Keras程序设计的技能，并对深度学习有进一步的了解。

内容简介

Keras是一个用Python编写的开源人工神经网络库，可以作为TensorFlow、CNTK和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化。本书从初学者的角度出发，为读者构建一个完整的Keras技术体系。本书共分为9章，主要内容包括深度学习框架Keras的背景、搭建学习环境、深度学习的理论基础、卷积层与MNIST实战、多层感知机与MNIST实战、TensorFlow Datasets和TensorBoard、ResNet及其兄弟ResNext，最后是两个项目实战案例——词嵌入与情感分类。本书既适合Keras深度学习初学者、深度学习算法技术人员阅读，也适合作为高等院校与培训机构人工智能相关专业的师生参考。

作者简介

王晓华，计算机专业讲师，长期讲授面向对象程序设计、数据结构、Hadoop程序设计等研究生和本科生相关课程；主要研究方向为云计算、数据挖掘。曾主持和参与多项国家和省级科研课题，独立科研项目获省级成果认定，发表过多篇论文，拥有一项专利。著有《Spark MLlib机器学习实践》《TensorFlow深度学习应用实践》《OpenCV+TensorFlow深度学习与计算机视觉实战》《TensorFlow 2.0卷积神经网络实战》等图书。

第1章深度学习与应用框架
1.1何为深度学习
1.1.1何为深度学习
1.1.2与传统的"浅层学习"的区别
1.2开汽车或者制造汽车——深度学习入门
1.2.1第一步：数据的准备
1.2.2第二步：数据的处理
1.2.3第三步：模型的设计
1.2.4第四步：模型的训练
1.2.5第五步：模型的结果和展示
1.3深度学习的流程、应用场景和模型分类
1.3.1深度学习的流程与应用场景
1.3.2深度学习的模型分类
1.4主流深度学习框架对比
1.4.1深度学习框架的选择
1.4.2Keras与TensorFlow
1.5本章小结
第2章Hello TensorFlwo & Keras
……

Keras实战 基于TensorFlow2.2的深度学习实践

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