Python 深度學習算法實戰 Hands-On Deep Learning Algorithms with Python

這本書首先解釋瞭如何建立你自己的神經網絡，然後介紹TensorFlow；用於機器學習的Python基礎庫，接下來，您將使用漸變下降變量來提高速度，例如nag、amsgrad、adadelta、adam、nadam等。然後這本書會給你深入研究了循環神經網絡（RNN）和長期記憶（LSTM）的工作原理，以及如何用RNN生成歌詞。接下來，你將掌握捲積和膠囊網絡的數學，廣泛用於圖像識別任務。在最後的章節中，您將學習機器如何理解語義。使用cbow、skip-gram和pv-dm的單詞和文檔。然後你將探索各種各樣的乾細胞，如infogan和lsgan，也有自動編碼因子，如收縮因子，自動編碼器、VAE等。在這本書的結尾，你將具備深入實施所需的技能自己的項目中學習。