這是我在做大學(xué)教授期間推薦給我學(xué)生的一本書，非常好，適合入門學(xué)習(xí)。《python深度學(xué)習(xí)》由Keras之父、現(xiàn)任Google人工智能研究員的弗朗索瓦?肖萊（Franc?ois Chollet）執(zhí)筆，詳盡介紹了用Python和Keras進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的探索實(shí)踐，包括計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、產(chǎn)生式模型等應(yīng)用。書中包含30多個(gè)代碼示例，步驟講解詳細(xì)透徹。作者在github公布了代碼，代碼幾乎囊括了本書所有知識(shí)點(diǎn)。在學(xué)習(xí)完本書后，讀者將具備搭建自己的深度學(xué)習(xí)環(huán)境、建立圖像識(shí)別模型、生成圖像和文字等能力。但是有一個(gè)小小的遺憾：代碼的解釋和注釋是全英文的，即使英文水平較好的朋友看起來也很吃力。本人認(rèn)為，這本書和代碼是初學(xué)者入門深度學(xué)習(xí)及Keras最好的工具。作者在github公布了代碼，本人參照書本，對(duì)全部代碼做了中文解釋和注釋，并下載了代碼所需要的一些數(shù)據(jù)集（尤其是“貓狗大戰(zhàn)”數(shù)據(jù)集），并對(duì)其中一些圖像進(jìn)行了本地化，代碼全部測(cè)試通過。（請(qǐng)按照文件順序運(yùn)行，代碼前后有部分關(guān)聯(lián)）。以下代碼包含了全書約80%左右的知識(shí)點(diǎn)，代碼目錄：2.1: A first look at a neural network（ 初識(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）3.5: Classifying movie reviews（電影評(píng)論分類：二分類問題）3.6: Classifying newswires（新聞分類：多分類問題 ）3.7: Predicting house prices（預(yù)測(cè)房價(jià)：回歸問題）4.4: Underfitting and overfitting（ 過擬合與欠擬合）5.1: Introduction to convnets（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介）5.2: Using convnets with small datasets（在小型數(shù)據(jù)集上從頭開始訓(xùn)練一個(gè)卷積網(wǎng)絡(luò)）5.3: Using a pre-trained convnet（使用預(yù)訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）5.4: Visualizing what convnets learn（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可視化）
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python
深度學(xué)習(xí)
上傳時(shí)間：
2022-01-30
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