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Deep Learning with Keras: Implementing deep learning models and neural networks with the power of Python ペーパーバック – 2017/4/26

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商品の説明

内容紹介

Get to grips with the basics of Keras to implement fast and efficient deep-learning models

Key Features

  • Implement various deep-learning algorithms in Keras and see how deep-learning can be used in games
  • See how various deep-learning models and practical use-cases can be implemented using Keras
  • A practical, hands-on guide with real-world examples to give you a strong foundation in Keras

Book Description

This book starts by introducing you to supervised learning algorithms such as simple linear regression, the classical multilayer perceptron and more sophisticated deep convolutional networks. You will also explore image processing with recognition of hand written digit images, classification of images into different categories, and advanced objects recognition with related image annotations. An example of identification of salient points for face detection is also provided. Next you will be introduced to Recurrent Networks, which are optimized for processing sequence data such as text, audio or time series. Following that, you will learn about unsupervised learning algorithms such as Autoencoders and the very popular Generative Adversarial Networks (GAN). You will also explore non-traditional uses of neural networks as Style Transfer.

Finally, you will look at Reinforcement Learning and its application to AI game playing, another popular direction of research and application of neural networks.

What you will learn

  • Optimize step-by-step functions on a large neural network using the Backpropagation Algorithm
  • Fine-tune a neural network to improve the quality of results
  • Use deep learning for image and audio processing
  • Use Recursive Neural Tensor Networks (RNTNs) to outperform standard word embedding in special cases
  • Identify problems for which Recurrent Neural Network (RNN) solutions are suitable
  • Explore the process required to implement Autoencoders
  • Evolve a deep neural network using reinforcement learning

Table of Contents

  1. Neural Networks Foundations
  2. Keras Installation and API
  3. Deep Learning with ConvNets
  4. Generative Adversarial Networks and WaveNet
  5. Word Embeddings
  6. Recurrent Neural Network — RNN
  7. Additional Deep Learning Models
  8. AI Game Playing
  9. Conclusion

著者について

Antonio Gulli is a software executive and business leader with a passion for establishing and managing global technological talent, innovation, and execution. He is an expert in search engines, online services, machine learning, information retrieval, analytics, and cloud computing. So far, he has been lucky enough to gain professional experience in four different countries in Europe and managed people in six different countries in Europe and America. Antonio served as CEO, GM, CTO, VP, director, and site lead in multiple fields spanning from publishing (Elsevier) to consumer internet (Ask.com and Tiscali) and high-tech R&D (Microsoft and Google). Sujit Pal is a technology research director at Elsevier Labs, working on building intelligent systems around research content and metadata. His primary interests are information retrieval, ontologies, natural language processing, machine learning, and distributed processing. He is currently working on image classification and similarity using deep learning models. Prior to this, he worked in the consumer healthcare industry, where he helped build ontology-backed semantic search, contextual advertising, and EMR data processing platforms. He writes about technology on his blog at Salmon Run.


登録情報

  • ペーパーバック: 318ページ
  • 出版社: Packt Publishing (2017/4/26)
  • 言語: 英語
  • ISBN-10: 1787128423
  • ISBN-13: 978-1787128422
  • 発売日: 2017/4/26
  • 商品パッケージの寸法: 19 x 1.8 x 23.5 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 3.0 1 件のカスタマーレビュー
  • Amazon 売れ筋ランキング: 洋書 - 48,359位 (洋書の売れ筋ランキングを見る)
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2017年5月31日
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Amazon.com: 5つ星のうち3.6 33 件のカスタマーレビュー
Sandro Skansi
5つ星のうち5.0Great book, definitely 5 stars!
2017年6月28日 - (Amazon.com)
形式: Kindle版Amazonで購入
7人のお客様がこれが役に立ったと考えています
Melvin
5つ星のうち5.0... review because I really think this is an exceptionally good book under the circumstances
2017年12月30日 - (Amazon.com)
Amazonで購入
8人のお客様がこれが役に立ったと考えています
Wobeert
5つ星のうち2.0If you like lots of examples, this books for you!
2017年11月4日 - (Amazon.com)
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5人のお客様がこれが役に立ったと考えています
Tae S. Shin
5つ星のうち5.0Rare reference book for Keras
2018年12月9日 - (Amazon.com)
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robert
5つ星のうち2.0don't buy
2017年12月20日 - (Amazon.com)
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