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新一代 Keras 3.x 重磅回歸:跨 TensorFlow 與 PyTorch 建構 Transformer、CNN、RNN、LSTM 深度學習模型

       
 
ISBN 9789863127871
定价 NT750
售价 RM117.20
作者 陳會安
出版社 旗標
出版日期 2024-04-22
装订 平裝. 單色印刷. 544 页. 23.
库存量 海外库存
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  • 内容试阅
  • 作者简介
     
 

✧✦第一本 Keras 3 深度學習入門書✦✧
✧✦一本搞定影像辨識與自然語言處理✦✧
✧✦先圖解、再實作、而後實務應用✦✧
 
  本書以淺顯易懂的方式與大量圖例介紹深度學習的理論基礎,並使用 Keras 3 來建構 MLP、CNN、RNN、LSTM、GRU、Transformer 模型,實作多種熱門分類、迴歸問題,最後再介紹資料預處理、超參數調整、預訓練模型的遷移學習等,讓讀者能夠應對未來的實務應用。
 
  深度學習是一種實現機器學習的技術,能夠使用模仿人類大腦功能的「類神經網路」,訓練模型從大量資料中學習,進而處理如視覺、聽覺等感知問題。
 
  而 Keras 3 是 Keras 的重磅回歸,這是架構在 TensorFlow 和 PyTorch 等後台框架上的高階前端函式庫,可以讓使用者輕鬆取得不同後台框架的優點,來打造出最佳的神經網路模型。
 
  書中內容包含:普遍應用於影像辨識的 CNN、善於處理序列資料的 LSTM,還有近幾年爆紅、多被應用於自然語言、語音或音樂資料的 Transformer 模型,以及基於 Transformer 的 BERT 和 GPT 等大型語言模型的應用,還有結合文字與圖像的 StableDiffusion 文字生圖等豐富內容。
  
  除了講述深度學習理論基礎之外,還提供大量實作範例:
 
  ☛ MLP 多層感知器 - 疾病預測、房價預測的迴歸問題
  ☛ CNN 卷積神經網路 - 手寫辨識、彩色圖片辨識
  ☛ RNN 循環神經網路、GRU 閘門循環單元神經網路 - 影評的情緒分析
  ☛ LSTM 長短期記憶神經網路 - 股價預測、新聞主題分類
  ☛ Transformer 模型 - 文字的情感分析、語言翻譯
 
  以及預訓練模型與遷移學習:
 
  ☛ CV 電腦視覺 - ResNet50 圖片分類、YOLO 物體偵測、StableDiffusion 文字生圖
  ☛ NLP 自然語言處理 - BERT 情感分析、GPT-2 唐詩生成
 
  還有 AE 自編碼器、Functional API 客製化神經網路、AutoML 自動調校模型超參數等多種主題等著你來學習!
 
本書特色
 
  ✓ 跨 TensorFlow 和 PyTorch 的 Keras 開發環境
  ✓ 人工智慧、機器學習、深度學習的理論基礎
  ✓ 從最根本的感知器、到當紅的 Transformer 模型
  ✓ 逐步建構並調校自己的神經網路模型
  ✓ 影像、文字資料的預處理與模型視覺化
  ✓ YOLO、StableDiffusion 等電腦視覺模型的應用
  ✓ BERT、GPT 等大型預訓練模型的遷移學習
  ✓ 打造支援 GPU 的 Keras 開發環境

 
     
     
     

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