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智能系统与技术丛书KERAS深度学习实战 版权信息
- ISBN：9787111626275
- 条形码：9787111626275 ; 978-7-111-62627-5
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
智能系统与技术丛书KERAS深度学习实战 本书特色
第1章介绍了Keras的安装和设置过程以及如何配置Keras。
第2章介绍了使用CIFAR-10、CIFAR-100或MNIST等数据集，以及用于图像分类的其他数据集和模型。
第3章介绍了使用Keras的各种预处理和优化技术，优化技术包括TFOptimizer、AdaDelta等。
第4章详细描述了不同的Keras层，包括递归层和卷积层等。
第5章通过宫颈癌分类和数字识别数据集的实例，详细解释如何使用卷积神经网络算法。
第6章包括基本的生成式对抗网络（GAN）和边界搜索GAN。
第7章涵盖了递归神经网络的基础，以便实现基于历史数据集的Keras。
第8 章包括使用Keras进行单词分析和情感分析的NLP基础知识。
第9章展示了如何在Amazon评论数据集中使用Keras模型进行文本概述。第1章介绍了Keras的安装和设置过程以及如何配置Keras。
第2章介绍了使用CIFAR-10、CIFAR-100或MNIST等数据集，以及用于图像分类的其他数据集和模型。
第3章介绍了使用Keras的各种预处理和优化技术，优化技术包括TFOptimizer、AdaDelta等。
第4章详细描述了不同的Keras层，包括递归层和卷积层等。
第5章通过宫颈癌分类和数字识别数据集的实例，详细解释如何使用卷积神经网络算法。
第6章包括基本的生成式对抗网络（GAN）和边界搜索GAN。
第7章涵盖了递归神经网络的基础，以便实现基于历史数据集的Keras。
第8 章包括使用Keras进行单词分析和情感分析的NLP基础知识。
第9章展示了如何在Amazon评论数据集中使用Keras模型进行文本概述。
第10章侧重于使用Keras设计和开发强化学习模型。
智能系统与技术丛书KERAS深度学习实战 内容简介
作为机器学习中的一个重要研究领域，人工神经网络的发展历史一波三折。2006年以来，随着深度学习的兴起和成功应用，人工神经网络迎来了新的生机。与传统的人工神经网络相比，深度学习的很大特点是网络层数有了大幅度的增加，配合其他相关技术，解决了以图像、声音等作为数据的传统人工神经网络难以解决的问题。作为快速实现深度学习的平台，TensorFlow一定程度上简化了神经网络的构建程序，Keras进一步对TensorFlow进行了封装，从而能更加快速地把用户的思想转化为代码。本书从实用的角度出发，全方面介绍了如何使用Keras解决深度学习中的各类问题。本书假设读者无任何关于深度学习编程的基础知识，首先介绍了Keras这一高度模块化、极简式的深度学习框架的安装、配置和编译等平台搭建知识，而后详细介绍了深度学习所要求的数据预处理等基本内容，在此基础上介绍了卷积神经网络、生成式对抗网络、递归神经网络这三种深度学习方法并给出了相关实例代码，很后本书介绍了自然语言处理、强化学习两方面的内容。本书是一本实践性很强的深度学习工具书，既适合希望快速学习和使用Keras深度学习框架的工程师、学者和从业者，又特别适合立志从事深度学习和AI相关的行业并且希望用Keras开发实际项目的工程技术人员。
智能系统与技术丛书KERAS深度学习实战 目录
译者序
审校者简介
前言
第1章 Keras安装
1
1.1 引言
1
1.2 在Ubuntu 16.04上安装Keras 1
1.2.1 准备工作 2
1.2.2 怎么做
2
1.3 在Docker镜像中使用Jupyter Notebook安装Keras 7
1.3.1 准备工作 7
1.3.2 怎么做
7
1.4 在已激活GPU的Ubuntu 16.04上安装Keras 9
1.4.1 准备工作 9
1.4.2 怎么做
10
第2章 Keras数据集和模型 13
2.1 引言
13
2.2 CIFAR-10数据集
13
2.3 CIFAR-100数据集
15
2.4 MNIST数据集 17
2.5 从CSV文件加载数据 18
2.6 Keras模型入门 19
2.6.1 模型的剖析 19
2.6.2 模型类型 19
2.7 序贯模型 20
2.8 共享层模型 27
2.8.1 共享输入层简介 27
2.8.2 怎么做
27
2.9 Keras函数API 29
2.9.1 怎么做
29
2.9.2 示例的输出 31
2.10 Keras函数API——链接层 31
2.11 使用Keras函数API进行图像分类 32
第3章 数据预处理、优化和可视化 36
3.1 图像数据特征标准化 36
3.1.1 准备工作 36
3.1.2 怎么做
37
3.2 序列填充 39
3.2.1 准备工作 39
3.2.2 怎么做
39
3.3 模型可视化 41
3.3.1 准备工作 41
3.3.2 怎么做
41
3.4 优化
43
3.5 示例通用代码 43
3.6 随机梯度下降优化法 44
3.6.1 准备工作 44
3.6.2 怎么做
44
3.7 Adam优化算法 47
3.7.1 准备工作 47
3.7.2 怎么做
47
3.8 AdaDelta优化算法
50
3.8.1 准备工作 51
3.8.2 怎么做
51
3.9 使用RMSProp进行优化
54
3.9.1 准备工作 54
3.9.2 怎么做
54
第4章 使用不同的Keras层实现分类 58
4.1 引言
58
4.2 乳腺癌分类 58
4.3 垃圾信息检测分类 66
第5章 卷积神经网络的实现 73
5.1 引言
73
5.2 宫颈癌分类 73
5.2.1 准备工作 74
5.2.2 怎么做
74
5.3 数字识别 84
5.3.1 准备工作 84
5.3.2 怎么做
85
第6章 生成式对抗网络 89
6.1 引言
89
6.2 基本的生成式对抗网络 90
6.2.1 准备工作 91
6.2.2 怎么做
91
6.3 边界搜索生成式对抗网络 98
6.3.1 准备工作 99
6.3.2 怎么做
100
6.4 深度卷积生成式对抗网络 106
6.4.1 准备工作 107
6.4.2 怎么做
108
第7章 递归神经网络 116
7.1 引言
116
7.2 用于时间序列数据的简单RNN 117
7.2.1 准备工作 118
7.2.2 怎么做
119
7.3 时间序列数据的LSTM网络
128
7.3.1 LSTM网络 128
7.3.2 LSTM记忆示例 129
7.3.3 准备工作 129
7.3.4 怎么做
129
7.4 使用LSTM进行时间序列预测 133
7.4.1 准备工作 134
7.4.2 怎么做
135
7.5 基于LSTM的等长输出序列到序列学习 143
7.5.1 准备工作 143
7.5.2 怎么做
144
第8章 使用Keras模型进行自然语言处理 150
8.1 引言
150
8.2 词嵌入
150
8.2.1 准备工作 151
8.2.2 怎么做
151
8.3 情感分析 157
8.3.1 准备工作 157
8.3.2 怎么做
159
8.3.3 完整代码清单 162
第9章 基于Keras模型的文本摘要 164
9.1 引言
164
9.2 评论的文本摘要 164
9.2.1 怎么做
165
9.2.2 参考资料 172
第10章 强化学习 173
10.1 引言
173
10.2 使用Keras进行《CartPole》游戏
174
10.3 使用竞争DQN算法进行《CartPole》游戏
181
10.3.1 准备工作 183
10.3.2 怎么做
187
展开全部
智能系统与技术丛书KERAS深度学习实战 作者简介
拉蒂普•杜瓦（Rajdeep Dua）在云计算和大数据领域拥有超过18年的经验。他曾在IIIT Hyderabad、ISB、IIIT Delhi和Pune College of Engineering等印度一些久负盛名的科技大学教授Spark和大数据。他目前是Salesforce印度分公司开发人员团队的负责人，曾在海德拉巴举行的W3C会议上展示BigQuery和Google App Engine，并领导过Google、VMware和Microsoft的开发团队，在云计算相关的数百个会议上发表过演讲。 曼普里特•辛格•古特（Manpreet Singh Ghotra）在企业软件和大数据软件的开发领域拥有超过15年的经验。他目前在Salesforce使用Keras、Apache Spark和TensorFlow等开源库和框架从事机器学习平台/API的开发。他曾涉足过多个机器学习系统领域，包括情感分析、垃圾邮件检测和异常检测。此外，他还曾是世界上最大的在线零售商之一的机器学习团队的成员，使用Apache Mahout计算转运时间、开发推荐系统。
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