Applied Deep Learning with TensorFlow 2
Idioma: inglés
Editorial: APress, US, 2022
- Tapa blanda
- Nuevo

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Understand how neural networks work and learn how to implement them using TensorFlow 2.0 and Keras. This new edition focuses on the fundamental concepts and at the same time on practical aspects of implementing neural networks and deep learning for your research projects.This book is designed so that you can focus on the parts you are interested in. You will explore topics as regularization, optimizers, optimization, metric analysis, and hyper-parameter tuning. In addition, you will learn the fundamentals ideas behind autoencoders and generative adversarial networks.All the code presented in the book will be available in the form of Jupyter notebooks which would allow you to try out all examples and extend them in interesting ways. A companion online book is available with the complete code for all examples discussed in the book and additional material more related to TensorFlow and Keras. All the code will be available in Jupyter notebook format and can be openeddirectly in Google Colab (no need to install anything locally) or downloaded on your own machine and tested locally.You will: .Understand the fundamental concepts of how neural networks work.Learn the fundamental ideas behind autoencoders and generative adversarial networks.Be able to try all the examples with complete code examples that you can expand for your own projects.Have available a complete online companion book with examples and tutorials.This book is for:Readers with an intermediate understanding of machine learning, linear algebra, calculus, and basic Python programming.…
N° de ref. del artículo LU-9781484280195
- Título
- Applied Deep Learning with TensorFlow 2
- Autor
- Umberto Michelucci
- Editorial
- APress, US
- Año de publicación
- 2022
- Estado
- New
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1484280199
- ISBN 13
- 9781484280195
- Edición
- Second Edition.
Understand how neural networks work and learn how to implement them using TensorFlow 2.0 and Keras. This new edition focuses on the fundamental concepts and at the same time on practical aspects of implementing neural networks and deep learning for your research projects.
This book is designed so that you can focus on the parts you are interested in. You will explore topics as regularization, optimizers, optimization, metric analysis, and hyper-parameter tuning. In addition, you will learn the fundamentals ideas behind autoencoders and generative adversarial networks.
All the code presented in the book will be available in the form of Jupyter notebooks which would allow you to try out all examples and extend them in interesting ways. A companion online book is available with the complete code for all examples discussed in the book and additional material more related to TensorFlow and Keras. All the code will be available in Jupyter notebook format and can be opened directly in Google Colab (no need to install anything locally) or downloaded on your own machine and tested locally.
You will:
• Understand the fundamental concepts of how neural networks work
• Learn the fundamental ideas behind autoencoders and generative adversarial networks• Be able to try all the examples with complete code examples that you can expand for your own projects
• Have available a complete online companion book with examples and tutorials.
This book is for:
Readers with an intermediate understanding of machine learning, linear algebra, calculus, and basic Python programming.
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Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
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Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
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