Deep Learning with Keras - Antonio Gulli pdf书签版

根据给定文件信息，以下是从标题、描述、标签以及部分内容中提取的详细知识点： ### 深度学习与Keras #### 书籍概述 《Deep Learning with Keras》是一本由Antonio Gulli和Sujit Pal共同编写的深度学习书籍。本书提供了对如何使用Keras框架实现神经网络的指导。Keras是一个高级神经网络API，它能够在Theano或TensorFlow之上运行，这两个后端引擎为Keras提供了计算能力。作者们专注于如何使用Keras框架进行深度学习模型的构建和训练，特别是在处理图像、文本、声音等不同类型的数据时。 #### 格式与版权信息 该书的PDF版本提供了详细的书签功能，方便读者快速定位到特定章节或主题。版权信息明确指出，该书的任何部分都不得在未经出版商事先书面许可的情况下以任何形式或手段复制、存储或传输。此外，尽管作者和出版方努力确保书中的信息准确无误，但书中的信息不附带任何明示或暗示的保证，对于因使用本书而可能直接或间接引起损害，作者、出版方及相关分销商均不承担责任。 #### 作者背景 Antonio Gulli拥有丰富的技术领导和管理经验，对全球技术人才的建立、创新和执行充满热情。他是一位在搜索引擎、在线服务、机器学习、信息检索、分析以及云计算领域的专家。他有幸在欧洲四个不同国家获得专业经验，并在欧洲和美洲管理了六个国家的人员。他曾在出版业（例如Elsevier）到消费者互联网（例如***）等多个领域担任过CEO、GM、CTO、VP、董事和站点负责人等职务。 #### Keras框架 Keras是一个开源的神经网络库，用Python编写，能够在TensorFlow、CNTK或Theano之上运行。Keras以用户友好、模块化、易扩展而著称。它被设计为快速实验的工具，可以做到最少的延迟。Keras允许快速易懂的实验，能够使用标准的计算图层快速构建模型，也可以通过定义模型的输入和输出，以及模型应该在何时将输入映射到输出来构建自定义的网络。 #### 深度学习基础 深度学习是机器学习的一个子领域，通过构建多层的神经网络来学习数据的高级表示。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功。深度学习模型如卷积神经网络（CNNs）在处理图像数据时尤其有效，而循环神经网络（RNNs）则在处理序列数据方面表现出色，例如音频、文本和时间序列数据。 #### 技术支持和生态系统 在内容中提到了一些对本书进行审阅的专家，包括Mike Dahlin、Nick McClure、Corrado Zocollo等人，这些人为本书的内容质量提供了保障。此外，还提到了编辑、项目协调员、技术编辑、制作协调员等职位，说明了这本书的出版过程涉及多人的通力合作。 #### 关于出版商 Packt Publishing是一家专注于IT书籍出版的公司，总部位于英国伯明翰。这家出版社因其对技术书籍领域的贡献而被广大读者熟知，尤其是为各种技术技能提供了大量的学习资源。该书的出版信息包括出版社的地址、国际标准书号（ISBN）、出版日期以及相关链接，为读者提供了权威出版信息的来源。 这本书针对深度学习和Keras框架提供了深入且实用的指导，适合希望在深度学习领域有所建树的读者。书中的知识点涵盖了深度学习的基础理论、Keras框架的使用、神经网络的构建和训练，以及相关的技术生态系统。同时，由于本书是PDF格式，并且包含书签，这为读者提供了极大的便利，使得他们可以更加高效地学习和查阅所需内容。