Библиотека Keras – инструмент глубокого обучения. Реализация нейронных сетей с помощью библиотек Theano и TensorFlow
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 Python с использованием модульной библиотеки Keras, работающей поверх би...
Сохранить в:
| Главный автор: | |
|---|---|
| Формат: | Книга |
| Темы: | |
| Online-ссылка: | Перейти к просмотру издания |
| Метки: |
Добавить метку
Нет меток, Требуется 1-ая метка записи!
|
| LEADER | 03428nam0a2200445 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | RU/IPR SMART/124983 | ||
| 856 | 4 | |u https://www.iprbookshop.ru/124983.html |z Перейти к просмотру издания | |
| 801 | 1 | |a RU |b IPR SMART |c 20250903 |g RCR | |
| 010 | |a 978-5-97060-573-8 | ||
| 205 | |a Библиотека Keras – инструмент глубокого обучения. Реализация нейронных сетей с помощью библиотек Theano и TensorFlow |b 2029-12-31 | ||
| 333 | |a Лицензия до 31.12.2029 | ||
| 100 | |a 20250903d2018 k y0rusy01020304ca | ||
| 105 | |a y j 000zy | ||
| 101 | 0 | |a rus | |
| 102 | |a RU | ||
| 200 | 1 | |a Библиотека Keras – инструмент глубокого обучения. Реализация нейронных сетей с помощью библиотек Theano и TensorFlow |f А. Джулли, С. Пал |g перевод А. А. Слинкин | |
| 700 | 1 | |a Джулли, |b А. |4 070 | |
| 701 | 1 | |a Пал, |b С. |4 070 | |
| 702 | 1 | |a Слинкин, |b А. А. |4 730 | |
| 330 | |a 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 Python с использованием модульной библиотеки Keras, работающей поверх библиотек TensorFlow от Google или Theano от компании Lisa Lab. Описан функциональный API библиотеки Keras и возможности его расширения. Рассмотрены алгоритмы обучения с учителем (простая линейная регрессия, классический многослойный перцептрон, глубокие сверточные сети), а также алгоритмы обучения без учителя - автокодировщики и порождающие сети. Дано введение в технологию глубокого обучения с подкреплением и ее применение к построению игр со встроенным искусственным интеллектом. Издание предназначено для программистов и специалистов по анализу и обработке данных. | ||
| 210 | |a Москва |c ДМК Пресс |d 2018 | ||
| 610 | 1 | |a библиотека | |
| 610 | 1 | |a Keras | |
| 610 | 1 | |a глубокое обучение | |
| 610 | 1 | |a нейронная сеть | |
| 610 | 1 | |a Theano | |
| 610 | 1 | |a TensorFlow | |
| 610 | 1 | |a искусственный интеллект | |
| 610 | 1 | |a Python | |
| 610 | 1 | |a язык программирования | |
| 610 | 1 | |a алгоритм | |
| 675 | |a 004.85 | ||
| 686 | |a 32.971 |2 rubbk | ||
| 300 | |a Книга не входит в премиум-версию IPR SMART. | ||
| 106 | |a s | ||
| 230 | |a Электрон. дан. (1 файл) | ||
| 336 | |a Текст | ||
| 337 | |a электронный | ||
| 503 | 0 | |a Доступна эл. версия. IPR SMART | |
| 215 | |a 294 с. | ||