Keras深度神经网络 快速掌握更新的Python深度学习知识,拥有基于Keras开发企业级深度学习解决方案的实践经验。
学习Keras深度神经网络 《Keras深度神经网络》重点使用Keras和Python,以数学和编程方式帮助你学习、理解和实现深度神经网络;并在实际业务案例的引导下,讲述如何采用端到端的方法开发 回归 和 分类 监督学习算法。 学习本书后,读者将全面掌握深度学习的基本原理,并拥有基于Keras开发企业级深度学习解决方案的实践经验。 图书结构: 第I部分:讲述深度学习的基础知识,探讨深度学习与机器学习的区别,介绍可选的深度学习框架以及Keras生态系统。 第II部分:剖析可通过深度神经网络和监督学习算法求解的实际业务问题;采用流行的Kaggle数据集,列举一个 回归 案例和一个 分类 案例。 第III部分:介绍有趣且富有挑战性的 超参数调优 ,帮助读者进一步改进模型来构建可靠的深度学习应用;还探讨你需要进一步掌握的深度学习知识,并介绍一些热点深度
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本书带领读者深入强化学习算法的世界,并使用Python在不同用例中应用它们。其中涵盖了一些重要主题,例如策略梯度算法和Q学习算法,并使用了TensorFlow、 Keras和OpenAl Gym框架。 本书介绍了强化学习(RL)算法背后的理论及用于实现它们的代码。读者将依次学习OpenAl Gym的各类功能,从应用标准库,到创建自己的环境,再到掌握如何构建强化学习问题,从而能够研究、开发和部署基于强化学习的解决方案。
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