Értékelés:
Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 2 olvasói szavazat alapján történt.
Pro Deep Learning with Tensorflow 2.0: A Mathematical Approach to Advanced Artificial Intelligence in Python
Ez a könyv az első kiadásban lefektetett alapokra épül, frissített fejezetekkel és a legújabb kódmegvalósításokkal, hogy naprakész legyen a Tensorflow 2.0-val.
A Pro Deep Learning with TensorFlow 2. 0 a mélytanulás matematikai és alapvető technikai alapjaival kezdődik. Ezután a konvolúciós neurális hálózatokkal ismerkedik meg, beleértve az olyan új konvolúciós módszereket, mint a tágított konvolúció, a mélység szerint szeparálható konvolúció, valamint ezek megvalósítását. Ezután megismerkedik a természetes nyelvi feldolgozással a fejlett hálózati architektúrákban, például a transzformátorokban és a természetes nyelvi feldolgozás és általában a neurális hálózatok szempontjából releváns különböző figyelemmechanizmusokban. A könyvben előrehaladva olyan felügyelet nélküli tanulási keretrendszereket fedezhet fel, amelyek a mélytanulási módszerek jelenlegi állását tükrözik, mint például az autoencoderek és a variációs autoencoderek. Az utolsó fejezet a generatív adverzális hálózatok és változataik, például a cikluskonzisztencia GAN-ok és a gráf neurális hálózati technikák, például a gráf figyelmi hálózatok és a GraphSAGE fejlett témakörét tárgyalja.
A könyv befejeztével megérti a mélytanulás matematikai alapjait és fogalmait, és képes lesz arra, hogy a bemutatott prototípusokat új mélytanulási alkalmazások létrehozásához használja.
Mit fog tanulni
⬤ Tanulja meg a teljes körű mélytanulást a TensorFlow 2. 0 használatával.
⬤ A mélytanulás matematikai alapjainak megértése.
⬤ Elhelyezzen komplex mélytanulási megoldásokat termelésben a TensorFlow 2. 0 használatával.
⬤ Megérti a generatív ellenpontozó hálózatokat, a gráfos figyelemhálózatokat és a GraphSAGE-t.
Kinek szól ez a könyv:
Adattudósok és gépi tanulással foglalkozó szakemberek, szoftverfejlesztők, végzős hallgatók és nyílt forráskódú programokat kedvelők.
