Python Deep Learning Cookbook: Over 75 practical recipes on neural network modeling, reinforcement learning, and transfer learning using Python (Paperback or Softback)
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing 10/27/2017, 2017
- Tapa blanda
- Nuevo
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Python Deep Learning Cookbook: Over 75 practical recipes on neural network modeling, reinforcement learning, and transfer learning using Python.
N° de ref. del artículo BBS-9781787125193
- Título
- Python Deep Learning Cookbook: Over 75 practical recipes on neural network modeling, reinforcement learning, and transfer learning using Python (Paperback or Softback)
- Autor
- Bakker, Indra Den
- Editorial
- Packt Publishing 10/27/2017
- Año de publicación
- 2017
- Estado
- New
- Tipo de libro
- Book
- Encuadernación
- Paperback or Softback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 178712519X
- ISBN 13
- 9781787125193
- Peso del artículo
- 1,25 libras
Solve different problems in modelling deep neural networks using Python, Tensorflow, and Keras with this practical guide
Key Features:
- Practical recipes on training different neural network models and tuning them for optimal performance
- Use Python frameworks like TensorFlow, Caffe, Keras, Theano for Natural Language Processing, Computer Vision, and more
- A hands-on guide covering the common as well as the not so common problems in deep learning using Python
Book Description:
Deep Learning is revolutionizing a wide range of industries. For many applications, deep learning has proven to outperform humans by making faster and more accurate predictions. This book provides a top-down and bottom-up approach to demonstrate deep learning solutions to real-world problems in different areas. These applications include Computer Vision, Natural Language Processing, Time Series, and Robotics.
The Python Deep Learning Cookbook presents technical solutions to the issues presented, along with a detailed explanation of the solutions. Furthermore, a discussion on corresponding pros and cons of implementing the proposed solution using one of the popular frameworks like TensorFlow, PyTorch, Keras and CNTK is provided. The book includes recipes that are related to the basic concepts of neural networks. All techniques s, as well as classical networks topologies. The main purpose of this book is to provide Python programmers a detailed list of recipes to apply deep learning to common and not-so-common scenarios.
What You Will Learn:
- Implement different neural network models in Python
- Select the best Python framework for deep learning such as PyTorch, Tensorflow, MXNet and Keras
- Apply tips and tricks related to neural networks internals, to boost learning performances
- Consolidate machine learning principles and apply them in the deep learning field
- Reuse and adapt Python code snippets to everyday problems
- Evaluate the cost/benefits and performance implication of each discussed solution
Who this book is for:
This book is intended for machine learning professionals who are looking to use deep learning algorithms to create real-world applications using Python. Thorough understanding of the machine learning concepts and Python libraries such as NumPy, SciPy and scikit-learn is expected. Additionally, basic knowledge in linear algebra and calculus is desired.
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Información sobre el derecho de desistimiento
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El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
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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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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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