Глубокое обучение: готовые решения
Автор: Давид Осинга
Издательство: Диалектика
Вес: 0.600 кг.
Год издания: 2019
Формат: 70х100/16
Страниц: 288
Переплет: Твердый переплет
КОД (ISBN): 978-5-907144-50-7
Скан PDF
Технология глубокого обучения не настолько сложна, как многие считают. До недавнего времени на ее изучение уходили годы, но с появлением таких фреймворков, как Keras и TensorFlow, инженеры-программисты, не имеющие опыта в данной области, могут быстро начать создавать рабочие приложения. Благодаря готовым примерам, приведенным в книге, вы научитесь решать задачи, связанные с классификацией и генерированием текста, изображений и музыки.
В каждой главе описывается несколько решений, объединяемых в единый проект, например приложение, реализующее тренировку музыкальной рекомендательной системы. Также имеется глава с описанием методик, которые в случае необходимости помогут выполнить отладку нейронной сети. Все примеры написаны на языке Python и доступны в виде набора блокнотов.
Основные темы книги:
- Использование векторных представлений слов для вычисления схожести текстов
- Построение рекомендательной системы фильмов на основе ссылок в Википедии
- Визуализация внутренних состояний нейронной сети
- Создание модели, рекомендующей эмодзи для фрагментов текста
- Повторное использование предварительно обученных сетей для создания службы обратного поиска изображений
- Генерирование пиктограмм с помощью генеративно-состязательных сетей (GAN), автокодировщиков и рекуррентных сетей (RNN)
- Распознавание музыкальных жанров и индексирование коллекций песен
Последнее редактирование модератором:
- Статус
- В этой теме нельзя размещать новые ответы.