The Deep Learning with Keras Workshop

New experiences can be intimidating, but not this one! This beginner’s guide to deep learning is here to help you explore deep learning from scratch with Keras, and be on your way to training your first ever neural networks.What sets Keras apart from other deep learning frameworks is its simplicity. With over two hundred thousand users, Keras has a stronger adoption in industry and the research community than any other deep learning framework.The Deep Learning with Keras Workshop starts by intro

这是一本深度学习入门指南，旨在帮助读者从零开始，使用Keras探索深度学习。Keras是本书的主要工具，它具有简单性和广泛的用户基础，有超过两百万用户，在工业和研究社区中的采用率超过了其他深度学习框架。 本书适合已经了解数据科学和机器学习基础，希望学习高级技术如人工神经网络和深度学习的人。为了更有效地理解本书中解释的深度学习概念，读者需要具备Python编程的先前经验，以及对统计学和逻辑回归的一些熟悉。 本书共九章，涵盖了从机器学习基础到深度学习的高级主题。第一章介绍机器学习基础，第二章比较传统机器学习和深度学习，第三章深入探讨神经网络构建，第四章教授如何使用Keras wrappers进行模型评估和超参数调整，第五章介绍防止过拟合的多种正则化技术，第六章展示模型评估的多种方法，第七章介绍使用卷积神经网络构建图像分类器，第八章讨论迁移学习和预训练模型的概念，第九章教授如何使用循环神经网络处理序列数据。 本书约定书中代码、数据库表名、文件夹名、文件名、文件扩展名、路径名、虚拟URL、用户输入和Twitter句柄均以特定格式显示。例如，“sklearn has a class cal