Python深度学习

本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦·肖莱（François Chollet）执笔，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，包括计算机视觉、自然语言处理、产生式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化，读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后，读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。

这是一本详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践的书籍，包括计算机视觉、自然语言处理、产生式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化，读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后，读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。 本书首先介绍了神经网络的学习过程，包括计算损失函数的梯度和参数更新，以及神经网络的学习过程。接着，介绍了深度学习工作流程，包括数据输入、模型训练、模型评估和模型应用等步骤。书中还深入探讨了机器学习模型评估的重要性，以及如何防止过拟合的方法和策略。 在深度学习的实践部分，书中详细介绍了预训练CNN的特征提取与微调，以及Keras函数式API的灵活性。书中还探讨了生成式对抗网络(GAN)的组成与原理，以及高级架构模式，如残差连接、标准化和深度可分离卷积等。 此外，书中还深入讨论了机器学习分支类型及其特点，包括监督学习、无监督学习、自监督学习和强化学习等。书中还探讨了深度学习模型可解释性不足的问题，以及深度学习在应用过程中所面临的挑战和未来的发展趋