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共144章

免费版权信息
免费内容提要
免费本书赞誉
免费作者简介
免费英文版审稿人简介
免费译者简介
免费中文版审校者简介
免费前言
免费资源与支持
免费第1章神经网络基础
免费 1.1 感知机
免费第一个Keras代码示例
免费 1.2 多层感知机——第一个神经网络的示例
免费 1.2.1 感知机训练方案中的问题
免费 1.2.2 激活函数——sigmoid
免费 1.2.3 激活函数——ReLU
免费 1.2.4 激活函数
1.3 实例——手写数字识别
1.3.1 One-hot编码——OHE
1.3.2 用Keras定义简单神经网络
1.3.3 运行一个简单的Keras网络并创建基线
1.3.4 用隐藏层改进简单网络
1.3.5 用dropout进一步改进简单网络
1.3.6 Keras中的不同优化器测试
1.3.7 增加训练轮数
1.3.8 控制优化器的学习率
1.3.9 增加内部隐藏神经元的数量
1.3.10 增加批处理的大小
1.3.11 识别手写数字的实验总结
1.3.12 采用正则化方法避免过拟合
1.3.13 超参数调优
1.3.14 输出预测
1.4 一种实用的反向传播概述
1.5 走向深度学习之路
1.6 小结
第2章 Keras安装和API
2.1 安装Keras
2.1.1 第1步——安装依赖项
2.1.2 第2步——安装Theano
2.1.3 第3步——安装TensorFlow
2.1.4 第4步——安装Keras
2.1.5 第5步——测试Theano、TensorFlow和Keras
2.2 配置Keras
2.3 在Docker上安装Keras
2.4 在谷歌Cloud ML上安装Keras
2.5 在亚马逊AWS上安装Keras
2.6 在微软Azure上安装Keras
2.7 Keras API
2.7.1 从Keras架构开始
2.7.2 预定义神经网络层概述

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