内容简介
本书是一本关于Keras深度学习框架的实战指南，旨在帮助读者快速掌握使用Keras进行深度学习模型开发的核心技能。全书以Python语言为基础，从环境搭建开始，逐步深入介绍Keras的各个组件和常用模型。
书中内容涵盖深度学习的基础概念、Keras的API详解、数据预处理、模型构建、训练与调优、模型保存与部署等环节。通过丰富的实际案例，如图像分类、文本分类、序列预测等，读者可以直观地理解如何将理论应用于解决真实问题。每章都配有代码示例和详细注释，方便读者动手实践。
此外，本书还涉及一些高级主题，如自定义层、回调函数、迁移学习、使用TensorFlow后端进行性能优化等，帮助有一定基础的读者进一步提升。本书适合希望快速入门Keras和深度学习的开发人员、数据科学家、学生以及研究人员阅读。
目录
推荐语
序一
序二
阅读须知
1 准备深度学习的环境
1.1 硬件环境的搭建和配置选择
1.2 安装软件环境
2 数据收集与处理
2.1 网络爬虫
2.2 大规模非结构化数据的存储和分析
3 深度学习简介
3.1 概述
3.2 深度学习的统计学入门
3.3 一些基本概念的解释
3.4 梯度递减算法
3.5 后向传播算法
4 Keras入门
4.1 Keras简介
4.2 Keras中的数据处理
4.3 Keras中的模型
序一
序二
阅读须知
1 准备深度学习的环境
1.1 硬件环境的搭建和配置选择
1.2 安装软件环境
2 数据收集与处理
2.1 网络爬虫
2.2 大规模非结构化数据的存储和分析
3 深度学习简介
3.1 概述
3.2 深度学习的统计学入门
3.3 一些基本概念的解释
3.4 梯度递减算法
3.5 后向传播算法
4 Keras入门
4.1 Keras简介
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