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Deep Learning with Keras+高清无码无水印+文字可编辑复制+标签完整+质量上乘强烈推荐 评分:

Implement neural networks with Keras on Theano and TensorFlow The book presents more than 20 working deep neural networks coded in Python using Keras, a modular neural network library that runs on top of either Google's TensorFlow or Lisa Lab's Theano backends. The reader is introduced step by step to supervised learning algorithms such as simple linear regression, classical multilayer perceptron, and more sophisticated deep convolutional networks and generative adversarial networks. In addition, the book covers unsupervised learning algorithms such as autoencoders and generative networks. Recurrent networks and long short-term memory (LSTM) networks are also explained in detail. The book goes on to cover the Keras functional API and how to customize Keras in case the reader's use case is not covered by Keras's extensive functionality. It also looks at larger, more complex systems composed of the building blocks covered previously. The book concludes with an introduction to deep reinforcement learning and how it can be used to build game playing AIs. Practical applications include code for the classification of news articles into predefined categories, syntactic analysis of texts, sentiment analysis, synthetic generation of texts, and parts of speech annotation. Image processing is also explored, with recognition of handwritten digit images, classification of images into different categories, and advanced object recognition with related image annotations. An example of identification of salient points for face detection will be also provided. Sound analysis comprises recognition of discrete speeches from multiple speakers. Reinforcement learning is used to build a deep Q-learning network capable of playing games autonomously. Experiments are the essence of the book. Each net is augmented by multiple variants that progressively improve the learning performance by changing the input parameters, the shape of the network, loss functions, and algorithms used for optimizations. Several comparisons between training on CPUs and GPUs are also provided. 全书8章310页,主要聚焦于keras api的使用,推荐给炼丹的同学
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Deep Learning with Keras+标签完整水印+文字编辑复制

Implement neural networks with Keras on Theano and TensorFlow The book presents more than 20 working deep neural networks coded in Python using Keras, a modular neural network library that runs on top of either Google's TensorFlow or Lisa Lab's Theano backends. The reader is introduced step by ste

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数字图像处理的MATLAB实现(第二版)+书签完整+文字编辑+高清水印+长期归档

数字图像处理的MATLAB实现(第二版)+书签完整+文字可编辑+高清无水印+长期归档,本文质量上乘,打开有喜,非常适合做数字图像处理的朋友,强烈推荐!!

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deep learning 完整中文版(无水印

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《DEEP LEARNING》中文版 超清扫描PDF版本

书名:DEEP LEARNING 作者:Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville 中文书名:《深度学习》 目录: 第一章(引言) 第二章(线性代数) 第三章(概率与信息论) 第四章(数值计算) 第五章(机器学习基础) 第六章(深度前馈网络) 第七章(深度学习中的正则化) 第八章(深度模型中的优化) 第九章(卷积网络) 第十章(序列建模:循环和递归网络 第十一章(实践方法论) 第十二章(应用) 第十三章(线性因子模型) 第十五章(表示学习) 第十六章(深度学习中的结构化概率模型)

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Grokking Deep Learning

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