登入
｜
註冊
｜
會員中心
｜
結帳
｜
培訓課程
魔法弟子
｜
自資出版
｜
電子書
｜
客服中心
｜
智慧型立体會員
書名
出版社
作者
isbn
編號
5050魔法眾籌
|
NG書城
|
國際級品牌課程
|
優惠通知
|
霹靂英雄音樂精選
|
App程式設計入門：iPhone、iPad(附光碟)
．
你的第一本Git與G
．
Raspberry
．
Python ?T
文學小說
文學
｜
小說
商管創投
財經投資
｜
行銷企管
人文藝坊
宗教、哲學
社會、人文、史地
藝術、美學
｜
電影戲劇
勵志養生
醫療、保健
料理、生活百科
教育、心理、勵志
進修學習
電腦與網路
｜
語言工具
雜誌、期刊
｜
軍政、法律
參考、考試、教科用書
科學工程
科學、自然
｜
工業、工程
家庭親子
家庭、親子、人際
青少年、童書
玩樂天地
旅遊、地圖
｜
休閒娛樂
漫畫、插圖
｜
限制級
新一代 Keras 3.x 重磅回歸：跨 TensorFlow 與 PyTorch 建構 Transformer、CNN、RNN、LSTM 深度學習模型
作者：
陳會安
分類：
電腦與網路
／
程式語言
叢書系列：電腦資訊
出版社：
旗標
出版日期：2024/4/24
ISBN：9789863127871
書籍編號：kk0585908
頁數：544
定價：
750
元
優惠價：
95
折
712
元
書價若有異動，以出版社實際定價為準
訂購後立即為您進貨
訂購後立即為您進貨：目前無庫存量,讀者下訂後,開始進入調書程序,一般天數約為2-10工作日(不含例假日)。
團購數最低為 20 本以上
評價數：
(請將滑鼠移至星星處進行評價)
目前平均評價：
文字連結
複製語法
<a href='https://www.silkbook.com/book_detail.asp?goods_ser=kk0585908'>新一代 Keras 3.x 重磅回歸：跨 TensorFlow 與 PyTorch 建構 Transformer、CNN、RNN、LSTM 深度學習模型</a>
圖片連結
複製語法
<a href='https://www.silkbook.com/book_detail.asp?goods_ser=kk0585908'><img src='https://www.silkbook.com/mall_image/bk/kk0585908.jpg' ALT='新一代 Keras 3.x 重磅回歸：跨 TensorFlow 與 PyTorch 建構 Transformer、CNN、RNN、LSTM 深度學習模型' height='120' width='90'></a>
分
享
內容簡介
作者介紹
書籍目錄
同類推薦
新一代 Keras 3.x 重磅回歸：跨 TensorFlow 與 PyTorch 建構 Transformer、CNN、RNN、LSTM 深度學習模型 商品簡介 ✧✦第一本 Keras 3 深度學習入門書✦✧ ✧✦一本搞定影像辨識與自然語言處理✦✧ ✧✦先圖解、再實作、而後實務應用✦✧ 本書以淺顯易懂的方式與大量圖例介紹深度學習的理論基礎，並使用 Keras 3 來建構 MLP、CNN、RNN、LSTM、GRU、Transformer 模型，實作多種熱門分類、迴歸問題，最後再介紹資料預處理、超參數調整、預訓練模型的遷移學習等，讓讀者能夠應對未來的實務應用。 深度學習是一種實現機器學習的技術，能夠使用模仿人類大腦功能的「類神經網路」，訓練模型從大量資料中學習，進而處理如視覺、聽覺等感知問題。 而 Keras 3 是 Keras 的重磅回歸，這是架構在 TensorFlow 和 PyTorch 等後台框架上的高階前端函式庫，可以讓使用者輕鬆取得不同後台框架的優點，來打造出最佳的神經網路模型。 書中內容包含：普遍應用於影像辨識的 CNN、善於處理序列資料的 LSTM，還有近幾年爆紅、多被應用於自然語言、語音或音樂資料的 Transformer 模型，以及基於 Transformer 的 BERT 和 GPT 等大型語言模型的應用，還有結合文字與圖像的 StableDiffusion 文字生圖等豐富內容。 除了講述深度學習理論基礎之外，還提供大量實作範例： ☛ MLP 多層感知器 - 疾病預測、房價預測的迴歸問題 ☛ CNN 卷積神經網路 - 手寫辨識、彩色圖片辨識 ☛ RNN 循環神經網路、GRU 閘門循環單元神經網路 - 影評的情緒分析 ☛ LSTM 長短期記憶神經網路 - 股價預測、新聞主題分類 ☛ Transformer 模型 - 文字的情感分析、語言翻譯 以及預訓練模型與遷移學習： ☛ CV 電腦視覺 - ResNet50 圖片分類、YOLO 物體偵測、StableDiffusion 文字生圖 ☛ NLP 自然語言處理 - BERT 情感分析、GPT-2 唐詩生成 還有 AE 自編碼器、Functional API 客製化神經網路、AutoML 自動調校模型超參數等多種主題等著你來學習！ 本書特色: ✓ 跨 TensorFlow 和 PyTorch 的 Keras 開發環境 ✓ 人工智慧、機器學習、深度學習的理論基礎 ✓ 從最根本的感知器、到當紅的 Transformer 模型 ✓ 逐步建構並調校自己的神經網路模型 ✓ 影像、文字資料的預處理與模型視覺化 ✓ YOLO、StableDiffusion 等電腦視覺模型的應用 ✓ BERT、GPT 等大型預訓練模型的遷移學習 ✓ 打造支援 GPU 的 Keras 開發環境
作者簡介 陳會安 學歷：美國猶他州州立大學電腦碩士 經歷：多所大專院校企業講師、松崗電腦產品經理、美商 PH 出版經理、專業電腦書作者 國內知名資訊技術作家，已出版逾 100 本電腦著作，包括：程式設計、網頁設計、資料庫、系統分析、資料結構等各種不同主題。 近年研究人工智慧、機器學習 / 深度學習、資料科學、網路爬蟲、大數據分析和物聯網相關課程與圖書寫作，也熱衷利用 Raspberry Pi、Arduino、ESP8266 / ESP32 和 Micro:bit 等開發板製作創客作品，投入創客領域的教學與寫作。
目錄 目錄: ▍第一篇 人工智慧與深度學習的基礎 第 1 章 認識人工智慧與機器學習 1-1 人工智慧概論 1-2 認識機器學習 1-3 機器學習的種類 第 2 章 建構跨 TensorFlow 和 PyTorch 的 Keras 開發環境 2-1 認識 TensorFlow、PyTorch 與 Keras 2-2 建立與管理 Python 虛擬環境 2-3 建構 Python 深度學習的開發環境 2-4 使用 Spyder 整合開發環境 2-5 Jupyter Notebook 基本使用 2-6 使用 Google Colaboratory 雲端服務 第 3 章 深度學習的基礎 3-1 認識深度學習 3-2 深度學習的基礎知識 3-3 深度學習的神經網路 – 建構你的計算圖 3-4 深度學習的資料 – 張量 ▍第二篇 多層感知器 – 迴歸與分類問題 第 4 章 圖解神經網路 – 多層感知器 (MLP) 4-1 線性不可分問題 4-2 認識多層感知器 (MLP) 4-3 神經網路的學習過程 – 正向與反向傳播 4-4 啟動函數與損失函數 4-5 反向傳播演算法與梯度下降法 4-6 神經網路的樣本和標籤資料 第 5 章 打造你的神經網路 – 多層感知器 5-1 如何使用 Keras 打造神經網路 5-2 打造分類問題的神經網路：糖尿病預測 5-3 認識線性迴歸 5-4 打造迴歸問題的神經網路：波士頓房價預測 5-5 儲存與載入神經網路模型 第 6 章 多層感知器的實作案例 6-1 實作案例：鳶尾花資料集的多元分類 6-2 實作案例：鐵達尼號資料集的生存分析 6-3 實作案例：加州房價預測的迴歸問題 ▍第三篇 卷積神經網路 – 電腦視覺 第 7 章 圖解卷積神經網路 (CNN) 7-1 影像資料的穩定性問題 7-2 卷積運算與池化運算 7-3 認識卷積神經網路 CNN 7-4 卷積層 7-5 池化層與 Dropout 層 7-6 打造你的卷積神經網路 第 8 章 打造你的卷積神經網路 8-1 認識 MNIST 手寫數字資料集 8-2 使用 MLP 打造 MNIST 手寫辨識 8-3 使用 CNN 打造 MNIST 手寫辨識 8-4 MNIST 手寫辨識的預測結果 第 9 章 卷積神經網路的實作案例 9-1 實作案例：辨識 CIFAR-10 資料集的彩色圖片 9-2 實作案例：使用 MLP 或 CNN 實作自編碼器 9-3 實作案例：使用 CNN 自編碼器去除圖片的雜訊 ▍第四篇 循環神經網路 – 自然語言處理 第 10 章 圖解 RNN、LSTM 和 GRU 神經網路 10-1 認識序列資料 10-2 自然語言處理的基礎 10-3 循環神經網路 (RNN) 10-4 長短期記憶神經網路 (LSTM) 10-5 閘門循環單元神經網路 (GRU) 10-6 文字資料向量化 Text Data Vectorization 第 11 章 打造你的循環神經網路 11-1 認識 IMDb 網路電影資料集 11-2 資料預處理與 Embedding 層 11-3 使用 MLP 和 CNN 打造 IMDb 情緒分析 11-4 如何使用 Keras 打造循環神經網路 11-5 使用 RNN、LSTM 和 GRU 打造 IMDb 情緒分析 11-6 堆疊 CNN 和 LSTM 打造 IMDb 情緒分析 第 12 章 循環神經網路的實作案例 12-1 實作案例：使用 LSTM 打造 MNIST 手寫辨識 12-2 實作案例：使用 LSTM 模型預測 Google 股價 12-3 實作案例：Reuters 路透社資料集的新聞主題分類 ▍第五篇 建構出你自己的深度學習模型 第 13 章 訓練資料、預處理層與神經層資訊 13-1 多種資料來源的訓練資料 13-2 取得神經層資訊與中間層視覺化 13-3 載入文字檔資料集與文字預處理層 13-4 載入圖檔資料集與圖片預處理層 13-5 資料增強的圖片增強層 13-6 實作案例：在 Keras 模型使用圖片預處理層與增強層 第 14 章 調校你的深度學習模型 14-1 識別出模型的過度擬合問題 14-2 避免低度擬合與過度擬合 14-3 加速神經網路的訓練：選擇優化器 14-4 加速神經網路的訓練：批次正規化 14-5 在正確的時間點停止模型訓練 14-6 在模型訓練時自動儲存最佳權重 14-7 自動調校神經網路模型的超參數：KerasTuner 第 15 章 預訓練模型與遷移學習 15-1 Keras 預訓練模型的圖片分類 15-2 KerasCV 的 YOLO 物體偵測與 StableDiffusion 文生圖 15-3 KerasNLP 的 GPT-2 生成文字與 BERT 情感分析 15-4 認識遷移學習 15-5 實作案例：MNIST 手寫辨識的遷移學習 15-6 實作案例：Keras 預訓練模型的遷移學習 第 16 章 Functional API、客製化神經網路與 Transformer 模型 16-1 深度學習模型視覺化 16-2 再談 Functional API 16-3 共享層模型與多輸入 / 多輸出模型 16-4 客製化 Keras 神經網路 16-5 認識 Seq2Seq 模型與 Transformer 模型 16-6 實作案例：Transformer 情感分析與英譯中 16-7 實作案例：微調 KerasNLP 的 GPT-2 生成唐詩 ▍電子書 附錄 A Python 程式語言與開發環境建立 A-1 Python 開發環境的建立 A-2 變數、資料型別與運算子 A-3 流程控制 A-4 函式、模組與套件 A-5 容器型別 A-6 類別與物件 附錄 B 使用 WSL 2 安裝支援 GPU 的 Keras 與 KerasNLP 開發環境 B-1 安裝 WSL 2、終端機與 Linux 子系統 B-2 在 Linux 子系統安裝 Anaconda B-3 建立支援 GPU 的 Keras 與 KerasNLP 開發環境 B-4 使用 Jupyter Notebook 測試 GPU 開發環境
敏捷成功之道：使用
Kotlin程式開發
生成式 AI 專案實
從零開始學Pytho
共生之道：人類逆襲A
一本書讀懂DeepS
快速精通iOS 18
一本搞定DeepSe
圖說演算法 : 使用
圖說運算思維與演算邏
為了保障您的權益，新絲路網路書店所購買的商品均享有到貨七天的鑑賞期（含例假日）。退回之商品必須於鑑賞期內寄回（以郵戳或收執聯為憑），且商品必須是全新狀態與完整包裝(商品、附件、內外包裝、隨貨文件、贈品等)，否則恕不接受退貨。
