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内容提要

作为一款轻量级、模块化的开源深度学习框架,Keras以容易上手、利于快速原型实现、能够与TensorFlow和Theano等后端计算平台很好兼容等优点,深受众多开发人员和研究人员的喜爱。

本书结合大量实例,简明扼要地介绍了目前热门的神经网络技术和深度学习技术。从经典的多层感知机到用于图像处理的深度卷积网络,从处理序列化数据的循环网络到伪造仿真数据的生成对抗网络,从词嵌入到AI游戏应用中的强化学习,引领读者一层一层揭开深度学习的面纱,并在逐渐清晰的理论框架下,提供多个Python编码实例,方便读者动手实践。

通过阅读本书,读者不仅能学会使用Keras快捷构建各个类型的深度网络,还可以按需自定义网络层和后端功能,从而提升自己的AI编程能力,在成为深度学习专家的路上更进一步。


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