深度学习快速实践:基于TensorFlow和Keras的深度神经网络优化与训练 多个案例详细剖析简单易上手,助力深度学习实操
通过本书你将学习以下内容: 使用TensorFlow和Keras解决回归和分类难题 学习使用Tensor Board监视神经网络及其训练 优化超参数和安全选择,进行*佳实践 构建CNN、RNN和LSTM,并从头开始使用单嵌入 构建和训练用于机器翻译和聊天应用程序的sequence-to-sequence模型 了解Deep Q网络,并使用它来解决自治代理问题 探索Deep Q网络并解决自主代理的挑战
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9781788837996 Author 作者 Mike Bernico Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 272页 Publication Date 出版日期 2018-03-09 Language 语种 英语 Book Contents 内容简介 If you are a Data Scientist or a Machine Learning expert, then this book is a very useful read in training your advanced machine learning and deep learning models. You can also refer this book if you are stuck in-between the neural network modeling and need immediate assistance in getting accomplishing the task smoothly. Some prior knowledge of Python and tight hold on the basics of machine learning is required.
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深度学习快速实践:基于TensorFlow和Keras的深度神经网络优化与训练
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深度学习快速实践——基于TensorFlow和Keras的深度神经网络优化与训练 9787111646273
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787111646273 Author 作者 (美)迈克·贝尼科(Mike Bernico) Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 163页 Publisher 出版社 机械工业出版社 Publication Date 出版日期 2020-03-01 Product Dimensions 商品尺寸 B5 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 本书内容包括神经网络的基础、深度神经网络的优化和验证、深度神经网络开发和训练环境的构建、使用Tensor-Board进行网络训练的监控和模的超参数优化。本书详细介绍的深度学习问题,包括基本的回归问题、二元分类问题和多元分类问题,还包括较为复杂的卷积神经网络对图像的分类和使用预训练CNN进行的迁移学习;使用递归神经网络进行时间序列预测、自然语言分类,以及通过sequence-to-sequence模型进行机器翻译;深度强化学习的智能体构建,
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