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题名/责任者:

Python迁移学习/(印)迪潘简·撒卡尔(Dipanjan Sarkar), 拉格哈夫·巴利(Raghav Bali), 塔莫格纳·戈什(Tamoghna Ghosh)著 张浩然译

出版发行项:

北京:人民邮电出版社,2020

ISBN及定价:

978-7-115-54356-1/CNY89.00

载体形态项:

351页:图;24cm

统一题名:

Hands-on transfer learning with Python

其它题名:

使用TensorFlow和Keras实现高级深度学习和神经网络模型

个人责任者:

(印) 撒卡尔 (Sarkar, Dipanjan) 著

个人责任者:

(印) 巴利 (Bali, Raghav) 著

个人责任者:

(印) 戈什 (Ghosh, Tamoghna) 著

个人次要责任者:

张浩然 译

学科主题:

软件工具-程序设计

中图法分类号:

TP311.561

出版发行附注:

本书由英国Packt Publishing公司授权人民邮电出版社有限公司出版

相关题名附注:

英文题名原文取自封面; 其他题名信息取自封面

责任者附注:

迪潘简·撒卡尔 (Dipanjan Sarkar), 是英特尔公司的一名数据科学家, 他利用数据科学、机器学习和深度学习来构建大规模的智能系统。他拥有数据科学和软件工程专业的硕士学位。拉格哈夫·巴利 (Raghav Bali), 是Optum的数据科学家。他的工作涉及研究和开发基于机器学习、深度学习和NLP的企业级解决方案。塔莫格纳·戈什 (Tamoghna Ghosh), 是英特尔公司的机器学习工程师。

提要文摘附注:

迁移学习是机器学习技术的一种, 它可以从一系列机器学习问题的训练中获得知识, 并将这些知识用于训练其他相似类型的问题。本书分为3个部分: 第1部分是深度学习基础, 介绍了机器学习的基础知识、深度学习的基础知识和深度学习的架构; 第2部分是迁移学习精要, 介绍了迁移学习的基础知识和迁移学习的威力; 第3部分是迁移学习案例研究, 介绍了图像识别和分类、文本文档分类、音频事件识别和分类、DeepDream算法、风格迁移、自动图像扫描生成器、图像着色等内容。

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