Keras快速上手；基于Keras的Python实践；Keras深度学习实践应用；提升AI编程能力
Key Features
- 全书展示了基于Keras框架、以Python编码的20多种有效的神经网络。
Book Description
作为一款轻量级、模块化的开源深度学习框架，Keras以容易上手、利于快速原型实现、能够与TensorFlow和Theano等后端计算平台很好兼容等优点，深受众多开发人员和研究人员的喜爱。 本书结合大量实例，简明扼要地介绍了目前热门的神经网络技术和深度学习技术。从经典的多层感知机到用于图像处理的深度卷积网络，从处理序列化数据的循环网络到伪造仿真数据的生成对抗网络，从词嵌入到AI游戏应用中的强化学习，本书引领读者一层一层揭开深度学习的面纱，并在逐渐清晰的理论框架下，提供多个Python编码实例，方便读者动手实践。 通过阅读本书，读者不仅能学会使用Keras快捷构建各个类型的深度网络，还可以按需自定义网络层和后端功能，从而提升自己的AI编程能力，在成为深度学习专家的路上更进一步。What you will learn
- 在大型神经网络上使用反向传播算法逐步优化函数
- 微调神经网络以改进结果质量
- 使用深度学习进行图像和音频处理
- 在特定的案例中使用递归神经张量网络（RNTN）以取得比标准词嵌入更好的效果
- 识别循环神经网络（RNN）适于解决的问题
- 探索自动编码机的实现过程
- 使用强化学习增强深层神经网络
Who this book is for
深度学习爱好者，深度学习方向的研究人员和工程技术人员
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