Автор: Антонио Джулли, Суджит Пал
Название: Библиотека Keras – инструмент глубокого обучения

Книга представляет собой краткое, но обстоятельное введение в современные нейронные сети, искусственный интеллект и технологии глубокого обучения. В ней представлено более 20 работоспособных нейронных сетей, написанных на языке Python с использованием модульной библиотеки Keras, работающей поверх библиотек TensorFlow от Google или Theano от компании Lisa Lab. Описан функциональный API библиотеки Keras и возможности его расширения. Рассмотрены алгоритмы обучения с учителем (простая линейная регрессия, классический многослойный перцептрон, глубокие сверточные сети), а также алгоритмы обучения без учителя – автокодировщики и порождающие сети. Дано введение в технологию глубокого обучения с подкреплением и ее применение к построению игр со встроенным искусственным интеллектом.
Издание предназначено для программистов и специалистов по анализу и обработке данных
Подробнее:
Скачать:
Название: Библиотека Keras – инструмент глубокого обучения

Книга представляет собой краткое, но обстоятельное введение в современные нейронные сети, искусственный интеллект и технологии глубокого обучения. В ней представлено более 20 работоспособных нейронных сетей, написанных на языке Python с использованием модульной библиотеки Keras, работающей поверх библиотек TensorFlow от Google или Theano от компании Lisa Lab. Описан функциональный API библиотеки Keras и возможности его расширения. Рассмотрены алгоритмы обучения с учителем (простая линейная регрессия, классический многослойный перцептрон, глубокие сверточные сети), а также алгоритмы обучения без учителя – автокодировщики и порождающие сети. Дано введение в технологию глубокого обучения с подкреплением и ее применение к построению игр со встроенным искусственным интеллектом.
Издание предназначено для программистов и специалистов по анализу и обработке данных
Подробнее:
Cкрытый контент, нужно авторизируйся или присоединяйся.
Скачать:
Cкрытый контент, нужно авторизируйся или присоединяйся.
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- [Архэ] Компьютерная лингвистика. Основные задачи компьютерной лингвистики и подходы к их решению
- [Архэ] Компьютерная лингвистика. Оценка качества в компьютерной лингвистике
- [Екатерина Юсупова] Герпес вирус. Обучающий проект (2024)
- [Stepik] Разработка мобильных и PC приложений на Python. Фреймворк Kivy (2024)
- [Павел Монахов] Системное администрирование Linux (2024)