Python深度学习与项目实战

本书基于Python以及两个深度学习框架Keras与TensorFlow，讲述深度学习在实际项目中的应用。本书共10章，首先介绍线性回归模型、逻辑回归模型、Softmax多分类器，然后讲述全连接神经网络、神经网络模型的优化、卷积神经网络、循环神经网络，最后讨论自编码模型、对抗生成网络、深度强化学习。本书结合计算机视觉、自然语言处理、金融领域等方面的项目，系统讲述深度学习技术，可操作性强。

这是一本深度解析深度学习在实际项目中的应用的书籍。该书基于Python语言以及两个深度学习框架Keras与TensorFlow，系统讲述了深度学习技术，并结合作者在计算机视觉、自然语言处理、金融领域等方面的项目经验，具有很强的可操作性。 该书共10章，首先介绍了线性回归模型、逻辑回归模型、Softmax多分类器等基础模型，然后讲述了全连接神经网络、神经网络模型的优化、卷积神经网络、循环神经网络等进阶技术，最后讨论了自编码模型、生成对抗网络、深度强化学习等高级技术。 书中详细讲解了线性回归模型原理与应用，包括如何使用梯度下降算法来找到模型的最优参数值。线性回归模型是一种有监督学习算法，主要用于解决回归问题，即预测一个连续值。在训练过程中，我们可能会遇到过拟合现象，为了解决这个问题，我们可以在损失函数中加入正则项，如L1正则项或L2正则项。 书中还详细介绍了全连接神经网络的基本概念，包括输入层、隐藏层和输出层的组成，以及如何使用反向传播算法来调整权重和偏置。全连接神经网络的学习过程是通过反向传播算法来调整权重和偏置，以最小化损失函数。 此外，书中还讲解了卷积神经网络结构与应用，包括