Deep Learning with Keras

If you are a data scientist with experience in machine learning or an AI programmer with some exposure to neural networks, you will find this book a useful entry point to deep-learning with Keras. A knowledge of Python is required for this book.

这是一本面向数据科学家和AI程序员的实用指南，旨在帮助读者深入了解深度学习领域，尤其是与Keras框架相关的知识。书籍内容涵盖了神经网络的基本构成，Keras架构与应用，卷积神经网络的应用和发展，生成对抗网络(GANs)简介，GAN的应用，GloVe和word2vec的简介，SimpleRNN细胞，深度学习与强化学习的关系，Q-learning算法介绍，分布式表示的概念和目标，定义Sequential模型，增加训练epochs数量对性能影响，分布式表示的转换函数φ，Keras不同优化器性能比较，提高简单网络的准确性，回归网络，自监督学习，复杂网络的组合，自定义Keras和生成网络。 书籍从神经网络的基本构成讲起，介绍了输入层、隐藏层和输出层的概念，神经元的作用，以及反向传播算法和梯度下降算法等基本概念。接着，书籍深入探讨了Keras架构与应用，包括Keras的安装与配置，Keras的架构概述，以及Keras在实际应用中的使用方法。 书籍还详细介绍了卷积神经网络的应用和发展，包括卷积神经网络的基本概念、结构，以及在图像识别、语音识别等领域的应用。同时，书籍也介绍了生成对抗网络(GAN