Python深度学习.pdf+代码

本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦?肖莱（Franc?ois Chollet）执笔，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，包括计算机视觉、自然语言处理、产生式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化，读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后，读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。

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名称	大小	修改日期
Python╔ε╢╚╤º╧░.pdf	19,516.59 KB	2018-09-34
Python╔ε╢╚╤º╧░┤·┬δ	0.00 KB	2017-11-58
2.1-a-first-look-at-a-neural-network.ipynb	13.61 KB	2017-11-58
3.5-classifying-movie-reviews.ipynb	67.89 KB	2017-11-58
3.6-classifying-newswires.ipynb	62.21 KB	2017-11-58
3.7-predicting-house-prices.ipynb	68.59 KB	2017-11-58
4.4-overfitting-and-underfitting.ipynb	103.62 KB	2017-11-58
5.1-introduction-to-convnets.ipynb	10.84 KB	2017-11-58
5.2-using-convnets-with-small-datasets.ipynb	421.04 KB	2017-11-58
5.3-using-a-pretrained-convnet.ipynb	227.68 KB	2017-11-58
5.4-visualizing-what-convnets-learn.ipynb	6,840.65 KB	2017-11-58
6.1-one-hot-encoding-of-words-or-characters.ipynb	8.59 KB	2017-11-58
6.1-using-word-embeddings.ipynb	92.11 KB	2017-11-58
6.2-understanding-recurrent-neural-networks.ipynb	82.64 KB	2017-11-58
6.3-advanced-usage-of-recurrent-neural-networks.ipynb	199.45 KB	2017-11-58
6.4-sequence-processing-with-convnets.ipynb	92.21 KB	2017-11-58
8.1-text-generation-with-lstm.ipynb	156.83 KB	2017-11-58
8.2-deep-dream.ipynb	196.41 KB	2017-11-58
8.3-neural-style-transfer.ipynb	405.32 KB	2017-11-58
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8.5-introduction-to-gans.ipynb	144.19 KB	2017-11-58
LICENSE	1.05 KB	2017-11-58
README.md	3.90 KB	2017-11-58

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