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Keras深度學習實戰/智能系統與技術叢書

  • 作者：(印)拉蒂普·杜瓦//曼普里特·辛格·古特|譯者:羅娜//祁佳康
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111626275
  • 出版日期：2019/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：190
人民幣：RMB 69 元      售價：元
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內容大鋼
    本書從實用的角度出發，全方位介紹使用Keras如何解決深度學習中的各類問題。假設讀者無任何關於深度學習編程的基礎知識，本書首先介紹Keras這一高度模塊化、極簡式的深度學習框架的安裝、配置和編譯等平台搭建知識，而後詳細介紹了深度學習所要求的數據預處理、優化、可視化等基本內容，然後詳細講解卷積神經網路、生成式對抗網路、遞歸神經網路這三種深度學習方法並給出相關實例代碼，最後介紹自然語言處理、強化學習兩方面的內容。
    本書是一本實踐性很強的深度學習工具書，既適合希望快速學習和使用Keras深度學習框架的工程師、學者和從業者，又特別適合立志從事深度學習和AI相關的行業並且希望用Keras開發實際項目的工程技術人員。
作者介紹
(印)拉蒂普·杜瓦//曼普里特·辛格·古特|譯者:羅娜//祁佳康
目錄
譯者序
審校者簡介
前言
第1章  Keras安裝
  1.1  引言
  1.2  在Ubuntu 16.04上安裝Keras
    1.2.1  準備工作
    1.2.2  怎麼做
  1.3  在Docker鏡像中使用Jupyter Notebook安裝Keras
    1.3.1  準備工作
    1.3.2  怎麼做
  1.4  在已激活GPU的Ubuntu 16.04上安裝Keras
    1.4.1  準備工作
    1.4.2  怎麼做
第2章  Keras數據集和模型
  2.1  引言
  2.2  CIFAR-10數據集
  2.3  CIFAR-100數據集
  2.4  MNIST數據集
  2.5  從CSV文件載入數據
  2.6  Keras模型入門
    2.6.1  模型的剖析
    2.6.2  模型類型
  2.7  序貫模型
  2.8  共享層模型
    2.8.1  共享輸入層簡介
    2.8.2  怎麼做
  2.9  Keras函數API
    2.9.1  怎麼做
    2.9.2  示例的輸出
  2.10  Keras函數API——鏈接層
  2.11  使用Keras函數API進行圖像分類
第3章  數據預處理、優化和可視化
  3.1  圖像數據特徵標準化
    3.1.1  準備工作
    3.1.2  怎麼做
  3.2  序列填充
    3.2.1  準備工作
    3.2.2  怎麼做
  3.3  模型可視化
    3.3.1  準備工作
    3.3.2  怎麼做
  3.4  優化
  3.5  示例通用代碼
  3.6  隨機梯度下降優化法
    3.6.1  準備工作
    3.6.2  怎麼做
  3.7  Adam優化演算法
    3.7.1  準備工作
    3.7.2  怎麼做

  3.8  AdaDelta優化演算法
    3.8.1  準備工作
    3.8.2  怎麼做
  3.9  使用RMSProp進行優化
    3.9.1  準備工作
    3.9.2  怎麼做
第4章  使用不同的Keras層實現分類
  4.1  引言
  4.2  乳腺癌分類
  4.3  垃圾信息檢測分類
第5章  卷積神經網路的實現
  5.1  引言
  5.2  宮頸癌分類
    5.2.1  準備工作
    5.2.2  怎麼做
  5.3  數字識別
    5.3.1  準備工作
    5.3.2  怎麼做
第6章  生成式對抗網路
  6.1  引言
  6.2  基本的生成式對抗網路
    6.2.1  準備工作
    6.2.2  怎麼做
  6.3  邊界搜索生成式對抗網路
    6.3.1  準備工作
    6.3.2  怎麼做
  6.4  深度卷積生成式對抗網路
    6.4.1  準備工作
    6.4.2  怎麼做
第7章  遞歸神經網路
  7.1  引言
  7.2  用於時間序列數據的簡單RNN
    7.2.1  準備工作
    7.2.2  怎麼做
  7.3  時間序列數據的LSTM網路
    7.3.1  LSTM網路
    7.3.2  LSTM記憶示例
    7.3.3  準備工作
    7.3.4  怎麼做
  7.4  使用LSTM進行時間序列預測
    7.4.1  準備工作
    7.4.2  怎麼做
  7.5  基於LSTM的等長輸出序列到序列學習
    7.5.1  準備工作
    7.5.2  怎麼做
第8章  使用Keras模型進行自然語言處理
  8.1  引言
  8.2  詞嵌入
    8.2.1  準備工作
    8.2.2  怎麼做

  8.3  情感分析
    8.3.1  準備工作
    8.3.2  怎麼做
    8.3.3  完整代碼清單
第9章  基於Keras模型的文本摘要
  9.1  引言
  9.2  評論的文本摘要
    9.2.1  怎麼做
    9.2.2  參考資料
第10章  強化學習
  10.1  引言
  10.2  使用Keras進行《CartPole》遊戲
  10.3  使用競爭DQN演算法進行《CartPole》遊戲
    10.3.1  準備工作
    10.3.2  怎麼做

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