Learn Keras for
Deep Neural
Networks
A Fast-Track Approach to Modern
Deep Learning with Python
—
Jojo Moolayil
Learn Keras for Deep
Neural Networks
A Fast-Track Approach
to Modern Deep Learning
with Python
Jojo Moolayil
Learn Keras for Deep Neural Networks
ISBN-13 (pbk): 978-1-4842-4239-1 ISBN-13 (electronic): 978-1-4842-4240-7
https://doi.org/10.1007/978-1-4842-4240-7
Library of Congress Control Number: 2018965596
Copyright © 2019 by Jojo Moolayil
is work is subject to copyright. All rights are reserved by the Publisher, whether the whole or
part of the material is concerned, specically the rights of translation, reprinting, reuse of
illustrations, recitation, broadcasting, reproduction on microlms or in any other physical way,
and transmission or information storage and retrieval, electronic adaptation, computer software,
or by similar or dissimilar methodology now known or hereafter developed.
Trademarked names, logos, and images may appear in this book. Rather than use a trademark
symbol with every occurrence of a trademarked name, logo, or image we use the names, logos,
and images only in an editorial fashion and to the benet of the trademark owner, with no
intention of infringement of the trademark.
e use in this publication of trade names, trademarks, service marks, and similar terms, even if
they are not identied as such, is not to be taken as an expression of opinion as to whether or not
they are subject to proprietary rights.
While the advice and information in this book are believed to be true and accurate at the date of
publication, neither the authors nor the editors nor the publisher can accept any legal
responsibility for any errors or omissions that may be made. e publisher makes no warranty,
express or implied, with respect to the material contained herein.
Managing Director, Apress Media LLC: Welmoed Spahr
Acquisitions Editor: Celestin Suresh John
Development Editor: Matthew Moodie
Coordinating Editor: Aditee Mirashi
Cover designed by eStudioCalamar
Cover image designed by Freepik (www.freepik.com)
Distributed to the book trade worldwide by Springer Science+Business Media NewYork,
233 Spring Street, 6th Floor, NewYork, NY 10013. Phone 1-800-SPRINGER, fax (201) 348-4505,
e-mail orders-ny@springer-sbm.com, or visit www.springeronline.com. Apress Media, LLC is a
California LLC and the sole member (owner) is Springer Science + Business Media Finance Inc
(SSBM Finance Inc). SSBM Finance Inc is a Delaware corporation.
For information on translations, please e-mail rights@apress.com, or visit http://www.apress.
com/rights-permissions.
Apress titles may be purchased in bulk for academic, corporate, or promotional use. eBook
versions and licenses are also available for most titles. For more information, reference our Print
and eBook Bulk Sales web page at http://www.apress.com/bulk-sales.
Any source code or other supplementary material referenced by the author in this book is available
to readers on GitHub via the book’s product page, located at www.apress.com/978-1-4842-4239-1.
For more detailed information, please visit http://www.apress.com/source-code.
Printed on acid-free paper
JojoMoolayil
Vancouver, BC, Canada
iii
About the Author ��������������������������������������������������������������������������������vii
About the Technical Reviewer �������������������������������������������������������������ix
Acknowledgments �������������������������������������������������������������������������������xi
Introduction ���������������������������������������������������������������������������������������xiii
Table of Contents
Chapter 1: An Introduction to Deep Learning and Keras ����������������������1
Introduction to DL �������������������������������������������������������������������������������������������������1
Demystifying the Buzzwords ���������������������������������������������������������������������������2
What Are Some Classic Problems Solved by DL in Today’s Market? ���������������5
Decomposing a DL Model �������������������������������������������������������������������������������� 5
Exploring the Popular DL Frameworks ������������������������������������������������������������������8
Low-Level DL Frameworks ������������������������������������������������������������������������������ 9
High-Level DL Frameworks ���������������������������������������������������������������������������11
A Sneak Peek into the Keras Framework ������������������������������������������������������������13
Getting the Data Ready ����������������������������������������������������������������������������������15
Dening the Model Structure ������������������������������������������������������������������������15
Training the Model and Making Predictions ��������������������������������������������������15
Summary�������������������������������������������������������������������������������������������������������������16
Chapter 2: Keras in Action ������������������������������������������������������������������17
Setting Up the Environment ��������������������������������������������������������������������������������17
Selecting the Python Version ������������������������������������������������������������������������� 17
Installing Python for Windows, Linux, or macOS �������������������������������������������18
Installing Keras and TensorFlow Back End ���������������������������������������������������� 19
iv
Getting Started with DL in Keras �������������������������������������������������������������������������21
Input Data ������������������������������������������������������������������������������������������������������21
Neuron ����������������������������������������������������������������������������������������������������������� 23
Activation Function ���������������������������������������������������������������������������������������� 24
Sigmoid Activation Function ��������������������������������������������������������������������������25
Model �������������������������������������������������������������������������������������������������������������28
Layers ������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 28
The Loss Function �����������������������������������������������������������������������������������������32
Optimizers �����������������������������������������������������������������������������������������������������35
Metrics ����������������������������������������������������������������������������������������������������������39
Model Conguration ��������������������������������������������������������������������������������������39
Model Training �����������������������������������������������������������������������������������������������40
Model Evaluation �������������������������������������������������������������������������������������������43
Putting All the Building Blocks Together �������������������������������������������������������������45
Summary�������������������������������������������������������������������������������������������������������������52
Chapter 3: Deep Neural Networks for Supervised Learning:
Regression ������������������������������������������������������������������������������������������53
Getting Started ���������������������������������������������������������������������������������������������������� 53
Problem Statement ���������������������������������������������������������������������������������������������55
Why Is Representing a Problem Statement with a Design Principle
Important? �����������������������������������������������������������������������������������������������������56
Designing an SCQ ������������������������������������������������������������������������������������������57
Designing the Solution ����������������������������������������������������������������������������������59
Exploring the Data �����������������������������������������������������������������������������������������������60
Looking at the Data Dictionary ����������������������������������������������������������������������63
Finding Data Types ����������������������������������������������������������������������������������������66
Working with Time �����������������������������������������������������������������������������������������67
Predicting Sales ���������������������������������������������������������������������������������������������69
Table of ConTenTsTable of ConTenTs
评论0
最新资源