Deep Learning with Python

Deep Learning with Python pdf epub mobi txt 電子書 下載2025

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.

出版者:Manning Publications
作者:Francois Chollet
出品人:
頁數:350
译者:
出版時間:2017-10-31
價格:USD 49.99
裝幀:Paperback
isbn號碼:9781617294433
叢書系列:
圖書標籤:
  • 深度學習 
  • Python 
  • 機器學習 
  • 人工智能 
  • Keras 
  • DeepLearning 
  • 計算機 
  • 編程 
  •  
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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.

具體描述

讀後感

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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,...  

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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...

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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...  

用戶評價

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Keras 作者寫的書,光這一點就值得看瞭。抽象程度剛剛好,既沒有陷入底層數學細節,也不像 fast.ai 那樣過於“上層”。作者在書中各處融入瞭自己對機器學習的理解,讓讀者形成良好的直覺,堪稱完美的入門書籍。

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應該改名deep learning in keras. 不過最後一段對於deep learning的看法和預想倒是很有前瞻性,值得閱讀。

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語言平實,舉例精妙,第 9 章的展望是真知灼見。但同時挑幾個毛病:1) convolution 講得不算太清楚;2) LSTM 和 GRU 則是直接放棄瞭詳細敘述…… 3) Depthwise Separable Convolution 講得不算太清楚,請配閤閱讀 https://eli.thegreenplace.net/2018/depthwise-separable-convolutions-for-machine-learning;4) Deep Dream 沒看懂,不如看這個 https://www.youtube.com/watch?v=BsSmBPmPeYQ

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1-4, 平庸,適閤復習,不適閤初學;5,transfer learning, visualization講的很好,惜無semantic segmentation等高級話題;7,keras技巧,對於組建DAG型網有用,我的感受是這些技巧對閱讀學術論文也有幫助

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1-4, 平庸,適閤復習,不適閤初學;5,transfer learning, visualization講的很好,惜無semantic segmentation等高級話題;7,keras技巧,對於組建DAG型網有用,我的感受是這些技巧對閱讀學術論文也有幫助

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