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
|
此作者無相關書籍
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
深度學習：使用Keras
作者：
Rowel Atienza
譯者：
CAVEDU 教育團隊 曾吉弘
分類：
電腦與網路
／
AI•人工智慧
出版社：
碁峰
出版日期：2019/11/25
ISBN：9789865023218
書籍編號：kk0500297
頁數：368
定價：
560
元
優惠價：
82
折
459
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=kk0500297'>深度學習：使用Keras</a>
圖片連結
複製語法
<a href='https://www.silkbook.com/book_detail.asp?goods_ser=kk0500297'><img src='https://www.silkbook.com/mall_image/bk/kk0500297.jpg' ALT='深度學習：使用Keras' height='120' width='90'></a>
分
享
內容簡介
書籍目錄
同類推薦
深度學習：使用Keras 內容簡介 本書將帶領您認識各種進階的深度學習技術，以及如何建立您專屬的劃時代AI。透過Keras完成各種實做專題，您會知道如何運用最新技術來建立高效率AI服務。 本書將會介紹MLP、CNN與RNN等神經網路，這些是諸多進階技術的基石。藉由本書，您可以了解如何運用Keras與Tensorflow來實作深度學習。本書也會帶領您深入探討深度神經網路架構，包括ResNet、DenseNet以及自動編碼器。 本書後半著眼於各種對抗生成網路（GAN），以及為什麼它們可以讓AI效能更上一層樓。實作變分編碼器（VAE）之後，您就能理解如何運用GAN與VAE強大的生成能力，並合成出讓人類信以為真的合成資料。最後介紹的是深度強化學習（DRL），例如深度Q學習與策略梯度方法等等，這些對於近年AI的發展上至關重要。 本書精彩內容： ．讓AI效能足以比美人類的各種尖端技術 ．使用Keras實作各種進階深度學習模型 ．各種進階技術的基石 - MLP、CNN與RNN ．深度神經網路 – ResNet與DenseNet ．自動編碼器與變分編碼器（VAE） ．生成對抗網路（GAN）與各種嶄新的AI技術 ．抽離語義特徵GAN與跨域GAN ．深度強化學習（DRL）的理論與實作 ．使用 OpenAI gym 建立符合業界標準的應用 ．深度Q學習與策略梯度方法
目錄 第1章｜認識進階深度學習與Keras 介紹了深度學習領域的重要觀念，例如最佳化、正規化、損失函數、常用的網路與層以及如何用Keras來實作。本章也使用了Sequential API複習了深度學習與Keras。 第2章｜深度神經網路 介紹Keras的Functional API，並使用這個API來在Keras中驗證並實作兩款常用的深度網路架構：ResNet與 DenseNet。 第3章｜自動編碼器 介紹自動編碼器這個常見的網路架構，可用來找出輸入資料中潛在表示。本章使用Keras來討論並實作了自動編碼器的兩種應用：降噪與上色。 第4章｜生成對抗網路GAN 介紹了當前深度學習領域最重要的進展。GAN可用於生成全新的合成資料，看起來和真的一樣。本章介紹了GAN的基本原理，並使用Keras來實作了兩種GAN：DCGAN與CGAN。 第5章｜各種改良版GAN 介紹用於改良基礎GAN的各種演算法。這些演算法解決了訓練GAN時的難點，並提升了合成資料的品質。本章介紹了WGAN、LSGAN與ACGAN，並用Keras來實作。 第6章｜抽離語義特徵GAN 討論了如何控制GAN所產生之合成資料的各種屬性。在抽離了潛在特徵之後，就可以控制所要的屬性了。本章介紹了兩種抽離語義特徵技術：InfoGAN與StackedGAN，並用Keras來實作。 第7章｜跨域GAN 介紹GAN的一項實務應用：將某個領域的影像轉譯到另一個領域，也就是俗稱的跨域轉換。本章一樣使用Keras來討論並實作了CycleGAN這款廣泛運用的跨域GAN，另外也示範了如何使用CycleGAN來進行上色與風格轉換。 第8章｜變分自動編碼器 類似於GAN，VAE也是一款能夠產生合成資料的生成模型。但又有點不一樣，VAE專攻可解碼的連續型潛在空間，適合用於進行變分推論。本章也介紹並用Keras實作了VAE與其變形款：CVAE and β -VAE。 第9章｜深度強化學習 介紹強化學習與Q學習的運作原理，說明了兩種在離散型動作空間中實作Q-學習的技術：Q表更新與深度Q網路（DQN）。接著，使用Python來實作Q-學習以及用Keras來實作DQN，兩者都是在OpenAI gym環境中來完成。 第10章｜策略梯度方法 說明如何讓神經網路學會強化學習中的決策策略。本章介紹並用Keras與OpenAI gym環境實做了四種方法：REINFORCE法、具基準的REINFORCE法、動作-評價法與優勢動作-評價法（A2C）。本章的範例說明了如何在連續型動作空間中執行策略梯度方法。
零基礎玩轉LLM應用
大模型時代：從 Ch
AI超神應用術：Go
人工智慧漫畫全圖解：
一本搞定 AI數位員
ChatGPT 5實
用DeepSeek
LLMOps打造穩定
AI超神筆記術：No
超高效Google×
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。
