Библиотека Keras - инструмент глубокого обучения из жанра Другая компьютерная литература

LaraI63

Потеха Его Величества

Довольно интересная книга, вполне достойная для этого жанра. Нетривиальный сюжет, никаких штампов, и, как всегда, тонкое чувство юмора и грамотность автора очень радуют.

LaraI63

Варвара Спиридонова, ныне покойная

Оригинальная книга, очень необычная и по стилю, и по содержанию. Советую почитать, тем более, что по размеру это скорее повесть.

LaraI63

Горгона и генерал

Подсела на этого автора. Очень необычно пишет, чувство юмора великолепное. Немного затянуто по сюжету, но всё равно - книга очень понравилась.

LaraI63

Чокнутая будущая (СИ)

Очень понравилась книга - прекрасный слог, тонкое чувство юмора. Написано грамотно, сюжет логичный - просто с удовольствием читала.

Vladislava Popova

Корона от позлатени кости

Абсолютна подигравка е този превод. Направен е с по скапан и от Гугъл преводача!

Kairan

Меня зовут Виктор Крид

Внимание, выложена не полная версия фанфика. Он заканчивается ссылкой на boosty, где должны быть недостающие главы.

MarijaAlex

Меня книжка порадовала чем-то новым.Для меня скорее всего было книжка воспринималась как остросюжетное кино.всё ярко и динамично.Умные герои,которые говорят между собой обо всём и это впечатляет.Книжка

Библиотека Keras - инструмент глубокого обучения

Другая компьютерная литература, Программы

Автор: Джулли Антонио, Пал Суджит

Язык: русский

Год: 2018

Добавил: Admin 10 Июн 20

Проверил: Admin 4 Ноя 20

Формат: FB2, ePub, TXT, RTF, PDF, HTML, MOBI, JAVA, LRF

Currently 0/5

Рейтинг: 0/5 (Всего голосов: 0)

Аннотация

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 Рython c использованием модульной библиотеки Кeras, pаботающей поверх библиотек ТensorFlow oт Google или Theano от компании Lisa Lab. Описан функциональный АPІ библиотеки Keras и возможности его расширения. Рассмотрены алгоритмы обучения с учителем (простая линейная регрессия, классический многослойный перцеп- трон, глубокие сверточные сети), а также алгоритмы обучения без учителя - автокодировщики и порождающие сети. Дано введение технологию глубокого обучения подкреплением и ее применение к построению игр со встроенным искусственным интеллектом. Издание предназначено для программистов и специалистов по анализу и обработке данных.