Deep Learning with Python pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025
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具体描述
Deep Learning with Python introduces the field of deep learning using the Python language and the powerful Keras library. Written by Keras creator and Google AI researcher François Chollet, this book builds your understanding through intuitive explanations and practical examples. You'll explore challenging concepts and practice with applications in computer vision, natural-language processing, and generative models. By the time you finish, you'll have the knowledge and hands-on skills to apply deep learning in your own projects.
作者简介
François Chollet works on deep learning at Google in Mountain View, CA. He is the creator of the Keras deep-learning library, as well as a contributor to the TensorFlow machine-learning framework. He also does deep-learning research, with a focus on computer vision and the application of machine learning to formal reasoning. His papers have been published at major conferences in the field, including the Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), the Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems (NIPS), the International Conference on Learning Representations (ICLR), and others.
目录信息
1.What is deep learning?
2.Before we begin: the mathematical building blocks of neural networks
3.Getting started with neural networks
4.Fundamentals of machine learning
PART 2 - DEEP LEARNING IN PRACTICE
5.Deep learning for computer vision
6.Deep learning for text and sequences
7.Advanced deep-learning best practices
8.Generative deep learning
9.Conclusions
appendix A - Installing Keras and its dependencies on Ubuntu
appendix B - Running Jupyter notebooks on an EC2 GPU instance
· · · · · · (收起)
读后感
第一次写书评，因为第一次看技术书感觉大有收获（也许是我看的不多）。 我之前学过c++，用python做过大作业，所以一开始用这本书感觉刚好，如果没有python基础，那可能不太适合。 这本书一个最大的优点就是可以实际上手，加深自己的理解，在上手的过程中，也越发理解到深度学习...
评分电子版8.4节，从300页开始出现了一个明显的错误，包括代码在内。 原文及代码中 decoder 使用 z = z_mean + exp(z_log_variance) * epsilon 生成 latent space 中的一个点，再依靠这些点的分布生成图像，这实际是对原图像分布的还原过程。 高斯分布可以使用 N~(μ, σ) 来描述，...
评分对于新手小白我来说是很好的入门介绍，从模型到应用都能略窥一二，顺带这个风格迁移真的很好玩儿，把我身处的城市画成梵高的世界，希望以后能从模仿到创新实现突破吧。 在看这本书期间我正好在做学校的大作业，有很多实用的评价模型，调参的部分都用在了大作业中，学以致用，越...
评分目前最通俗易懂的深度学习入门书，由Keras之父执笔。大神不但技术了得，文笔也不一般，真的就是为了让尽可能多的人能够使用深度学习而写的这本书，涵盖了深度学习的基础知识、Keras使用模式以及深度学习最佳实践。 学习本书需要具备基础的Python知识，但不需要深度学习或者机器...
评分用户评价
Keras作者的书，有些很有意思的例子，讲得不深，更像是Keras的代码示例，挺实用的，看完基本可以上手写了，里面套来解决各种常见问题的代码模板几乎都有。
评分之前读过本书作者的 blog 文章 User experience design for APIs，明白他能把很复杂的问题简明扼要地讲清楚，这本书也不例外，把很多道理讲透了。适合初学者入门，也适合入门者回顾基础知识。
评分菜鸟在此谢过，您的确很浅出，我去找深入的书了
评分1-4, 平庸，适合复习，不适合初学；5，transfer learning, visualization讲的很好，惜无semantic segmentation等高级话题；7，keras技巧，对于组建DAG型网有用，我的感受是这些技巧对阅读学术论文也有帮助
评分比较入门 理论非常浅 建议配合其他书籍加深理解 新手的话还是很值得上手把代码都敲一遍的
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