Написать рефераты, курсовые и дипломы самостоятельно. Антиплагиат.
Студенточка.ru: на главную страницу. Написать самостоятельно рефераты, курсовые, дипломы в кратчайшие сроки
Рефераты, курсовые, дипломные работы студентов: научиться писать самостоятельно.
Контакты Образцы работ Бесплатные материалы
Консультации Специальности Банк рефератов
Карта сайта Статьи Подбор литературы
Научим писать рефераты, курсовые и дипломы.


подбор литературы периодические источники литература по предмету

Библиотека Keras - инструмент глубокого обучения


Похожие книги   Готовые работы

Год выпуска: 2018
Автор: Антонио Джулли, Суджит Пал
Издательство: ДМК Пресс
Страниц: 294
ISBN: 978-5-97060-573-8
Описание
 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.

Похожие книги

  1. Сергей Глубокий. Сбытовые переговоры. Стратегии, приемы, методики обоснования предмета торгов. – М.: Издательство Гревцова, 2007. – 304 с.
  2. Сергей Глубокий. Товаропроводящая сеть предприятия. Эффективные решения по организации, маркетингу и менеджменту. – М.: Издательство Гревцова, 2008. – 376 с.
  3. Петр Кириченко. Танковый авангард. – М.: Яуза, Эксмо, 2009. – 492 с.
  4. Василий Медведев. Космическое сотворение человека. – М.: Пилигрим-Пресс, 2003. – 304 с.
  5. Брюс Е.Крелль. Pocket PC. Руководство разработчика. – М.: ДМК Пресс, 2007. – 352 с.
  6. Г.А. Фетисов. Гитара в ансамбле. Начальные классы ДМШ. Тетрадь 1. – М.: Издательство Владимира Катанского, 2006. – 56 с.
  7. Брюс Е.Крелль. Windows Mobile. Разработка приложений для КПК. – М.: ДМК Пресс, 2009. – 352 с.
  8. А.В. Лукьянова. Математика. Для детей 4-5 лет. Обучающие тесты. – СПб.: Академия Развития, Астрель, 2008. – 32 с.
  9. Маргарита Черная. Электронные музыкальные инструменты. Программа обучения для детских музыкальных школ и детских школ искусств. – СпБ.: Композитор - Санкт-Петербург, 2011. – 120 с.
  10. Антонио Джулли, Суджит Пал. Библиотека Keras - инструмент глубокого обучения. – М.: ДМК Пресс, 2018. – 294 с.
  11. Д.Кук. Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О. – М.: ДМК Пресс, 2017. – 250 с.
  12. Ш.Бастиан. Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python. – М.: ДМК Пресс, 2017. – 358 с.
  13. С.Николенко, А.Кадурин, Е.Архангельская. Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей. – СПб.: Питер, 2018. – 480 с.
  14. Орельен Жерон. Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow. Концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем. – М.: Вильямс, 2018. – 688 с.
  15. Джош Паттерсон, Адам Гибсон. Глубокое обучение с точки зрения практика. – М.: ДМК Пресс, 2018. – 418 с.
  16. Франсуа Шолле. Глубокое обучение на Python. – СПб.: Питер, 2018. – 400 с.
  17. Франсуа Шолле. Глубокое обучение на R. – СПб.: Питер, 2018. – 400 с.

Посмотреть другие результаты поиска

Образцы работ

Тема и предметТип и объем работы
Корпоративный праздник как инструмент внутреннего PR
Управление персоналом 		Диплом
100 стр.
Организация внутрифирменного обучения кадров
Управление персоналом 		Курсовая работа
43 стр.
Бюджетирование как инструмент управдения финансами предприятия
Экономика предприятия 		Диплом
96 стр.
Методологические основы системы внутрифирменного обучения и повышения квалификации кадров
Управление персоналом 		Диплом
109 стр.

Искать другие темы


Задайте свой вопрос по вашей теме

Гладышева Марина Михайловна

marina@studentochka.ru
+7 911 822-56-12
с 9 до 21 ч. по Москве.
Контакты
marina@studentochka.ru
+7 911 822-56-12
с 9 до 21 ч. по Москве.
Поделиться
Мы в социальных сетях
Реклама



Отзывы
Инна
Спасибо, Марина!!! Огромное спасибо. Вы так порядочно относитесь к своей работе, сейчас это просто редкое качество. Вы просто молодец!!!