Python Deep Learning Cookbook

This book is intended for machine learning professionals who are looking to use deep learning algorithms to create real-world applications using Python. Thorough understanding of the machine learning concepts and Python libraries such as NumPy, SciPy and scikit-learn is expected. Additionally, basic knowledge in linear algebra and calculus is desired.

这是一本全面而深入的深度学习应用指南，旨在帮助读者利用Python编程语言和深度学习算法创建现实世界的应用。本书的内容涵盖了深度学习的各个方面，包括深度学习环境的设置、深度学习框架的选择、深度学习模型的设计和深度学习算法的实现等。 在深度学习环境的设置方面，本书详细介绍了如何在本地计算机或云服务上设置深度学习环境，包括安装CUDA和cuDNN、Anaconda和必要的库等。同时，本书还介绍了如何利用Amazon Web Services (AWS) 或Google Cloud Platform (GCP) 等云服务提供商提供的资源来构建深度学习环境。 在深度学习框架的选择方面，本书介绍了当前主流的深度学习框架，如TensorFlow、Keras、PyTorch、CNTK、MXNet和Gluon等，并详细说明了如何使用这些框架来构建和训练深度学习模型。 在深度学习模型的设计方面，本书深入探讨了前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等基本模型，并介绍了如何设计这些模型来解决具体的问题。同时，本书还介绍了如何使用遗传算法来优化深度学习模型的超参数，以提高模型的性能。 在深度学习算法