科技 类型
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94千字 字数
2023-09-01 发行日期
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主编推荐语

本书深入浅出地介绍了使用Keras进行深度学习的重要内容。

内容简介

全书共7章，内容包括深度学习概述、Keras深度学习通用流程、Keras深度学习基础、基于RetinaNet的目标检测、基于LSTM网络的诗歌生成、基于CycleGAN的图像风格转换、基于TipDM大数据挖掘建模平台实现诗歌生成等。

本书大部分章节包含实训和课后习题，通过练习和操作实践，读者可以巩固所学的内容。本书可以作为高校数据科学或人工智能相关专业的教材，也可作为深度学习爱好者的自学用书。

目录

  • 版权信息
  • 内容提要
  • 大数据技术精品系列教材专家委员会
  • 序
  • 前言
  • 第1章 深度学习概述
  • 1.1 深度学习简介
  • 1.2 深度学习与应用领域
  • 1.3 Keras简介
  • 小结
  • 课后习题
  • 第2章 Keras深度学习通用流程
  • 2.1 基于全连接网络的手写数字识别实例
  • 2.2 数据加载与预处理
  • 2.3 构建网络
  • 2.4 训练网络
  • 2.5 性能评估
  • 2.6 模型的保存与加载
  • 实训1 利用Keras进行数据加载与增强
  • 实训2 利用Keras构建网络并训练
  • 小结
  • 课后习题
  • 第3章 Keras深度学习基础
  • 3.1 卷积神经网络基础
  • 3.2 循环神经网络
  • 3.3 生成对抗网络
  • 实训1 卷积神经网络
  • 实训2 循环神经网络
  • 实训3 生成对抗网络
  • 小结
  • 课后习题
  • 第4章 基于RetinaNet的目标检测
  • 4.1 算法简介与目标分析
  • 4.2 数据准备
  • 4.3 构建网络
  • 4.4 训练网络
  • 4.5 模型预测
  • 实训 使用VOC2007数据集训练和测试RetinaNet
  • 小结
  • 课后习题
  • 第5章 基于LSTM网络的诗歌生成
  • 5.1 目标分析
  • 5.2 文本预处理
  • 5.3 构建网络
  • 5.4 训练网络
  • 5.5 结果分析
  • 实训 基于LSTM网络的文本生成
  • 小结
  • 课后习题
  • 第6章 基于CycleGAN的图像风格转换
  • 6.1 目标分析
  • 6.2 数据准备
  • 6.3 构建网络
  • 6.4 训练网络
  • 6.5 结果分析
  • 实训 基于CycleGAN实现莫奈画作与现实风景图像的风格转换
  • 小结
  • 课后习题
  • 第7章 基于TipDM大数据挖掘建模平台实现诗歌生成
  • 7.1 平台简介
  • 7.2 实现诗歌生成
  • 实训 实现基于TipDM大数据挖掘建模平台的文本生成
  • 小结
  • 课后习题
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出版方

人民邮电出版社

人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社，成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”，致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。