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Keras快速上手：基于Python的深度学习实战 - 谢梁 & 鲁颖 & 劳虹岚
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2022-03-01 07:33:10
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  • 版权信息
  • 推荐语
  • 序一
  • 序二
  • 前言
  • 1 准备深度学习的环境
    • 1.1.1 通用图形处理单元
    • 1.1.2 你需要什么样的GPU加速卡
    • 1.2 安装软件环境
      • 1.2.1 所需软件列表
      • 1.2.2 CUDA的安装
      • 1.2.3 Python计算环境的安装
      • 1.2.4 深度学习建模环境介绍
      • 1.2.5 安装CNTK及对应的Keras
      • 1.2.6 安装Theano计算环境
      • 1.2.7 安装TensorFlow计算环境
      • 1.2.8 安装cuDNN和CNMeM
    • 1.1.3 你的GPU需要多少内存
    • 1.1.4 是否应该用多个GPU
  • 2 数据收集与处理
    • 2.1 网络爬虫
      • 2.1.1 网络爬虫技术
      • 2.1.2 构造自己的Scrapy爬虫
      • 2.1.3 构造可接受参数的Scrapy爬虫
      • 2.1.4 运行Scrapy爬虫
      • 2.1.5 运行Scrapy爬虫的一些要点
    • 2.2 大规模非结构化数据的存储和分析
      • 2.2.1 ElasticSearch介绍
      • 2.2.2 ElasticSearch应用实例
  • 3 深度学习简介
    • 3.2 深度学习的统计学入门
    • 3.3 一些基本概念的解释
      • 3.3.1 深度学习中的函数类型
      • 3.3.2 深度学习中的其他常见概念
    • 3.4 梯度递减算法
    • 3.5 后向传播算法
  • 4 Keras入门
    • 4.2 Keras中的数据处理
      • 4.2.1 文字预处理
      • 4.2.2 序列数据预处理
      • 4.2.3 图片数据输入
    • 4.3 Keras中的模型
    • 4.4 Keras中的重要对象
    • 4.5 Keras中的网络层构造
    • 4.6 使用Keras进行奇异值矩阵分解
  • 5 推荐系统
    • 5.2 矩阵分解模型
    • 5.3 深度神经网络模型
    • 5.4 其他常用算法
    • 5.5 评判模型指标
  • 6 图像识别
    • 6.2 卷积神经网络的介绍
    • 6.3 端到端的MNIST训练数字识别
    • 6.4 利用VGG16网络进行字体识别
    • 6.5 总结
  • 7 自然语言情感分析
    • 7.2 文字情感分析建模
      • 7.2.2 多层全连接神经网络训练情感分析
      • 7.2.3 卷积神经网络训练情感分析
      • 7.2.4 循环神经网络训练情感分析
    • 7.3 总结
  • 8 文字生成
    • 8.2 基于检索的对话系统
    • 8.3 基于深度学习的检索式对话系统
      • 8.3.1 对话数据的构造
      • 8.3.2 构造深度学习索引模型
    • 8.4 基于文字生成的对话系统
    • 8.5 总结
  • 9 时间序列
    • 9.2 基本概念
    • 9.3 时间序列模型预测准确度的衡量
    • 9.4 时间序列数据示例
    • 9.5 简要回顾ARIMA时间序列模型
    • 9.6 循环神经网络与时间序列模型
    • 9.7 应用案例
      • 9.7.1 长江汉口月度流量时间序列模型
      • 9.7.2 国际航空月度乘客数时间序列模型
    • 9.8 总结
  • 10 智能物联网
    • 10.2 Azure IoT Hub服务
    • 10.3 使用IoT Hub管理设备概述
    • 10.4 使用.NET将模拟设备连接到IoT中心
    • 10.5 机器学习应用实例
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