Applied Neural Networks with TensorFlow 2
Langue : anglais
Edité par Apress Nov 2020, 2020
- Livre broché
- Neuf
Vendeur : BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AllemagneBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Implement deep learning applications using TensorFlow while learning the 'why' through in-depth conceptual explanations. You'll start by learning what deep learning offers over other machine learning models. Then familiarize yourself with several technologies used to create deep learning models. While some of these technologies are complementary, such as Pandas, Scikit-Learn, and Numpy-others are competitors, such as PyTorch, Caffe, and Theano. This book clarifies the positions of deep learning and Tensorflow among their peers.You'll then work on supervised deep learning models to gain applied experience with the technology. A single-layer of multiple perceptrons will be used to build a shallow neural network before turning it into a deep neural network. After showing the structure of the ANNs, a real-life application will be created with Tensorflow 2.0 Keras API. Next, you'll work on data augmentation and batch normalization methods. Then, the Fashion MNIST dataset will be used to train a CNN. CIFAR10 and Imagenet pre-trained models will be loaded to create already advanced CNNs. Finally, move into theoretical applications and unsupervised learning with auto-encoders and reinforcement learning with tf-agent models. With this book, you'll delve into applied deep learning practical functions and build a wealth of knowledge about how to use TensorFlow effectively. What You'll Learn Compare competing technologies and see why TensorFlow is more popularGenerate text, image, or sound with GANsPredict the rating or preference a user will give to an itemSequence data with recurrent neural networks Who This Book Is For Data scientists and programmers new to the fields of deep learning and machine learning APIs. 316 pp. Englisch.…
N° de réf. du vendeur 9781484265123
- Titre
- Applied Neural Networks with TensorFlow 2
- Auteur
- Orhan Gazi Yalç¿n
- Éditeur
- Apress Nov 2020
- Année de publication
- 2020
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1484265122
- ISBN à 13 chiffres
- 9781484265123
- Poids de l'article
- 482 grammes
- Dimensions
- 235x155x18 mm
You'll start by learning what deep learning offers over other machine learning models. Then familiarize yourself with several technologies used to create deep learning models. While some of these technologies are complementary, such as Pandas, Scikit-Learn, and Numpy--others are competitors, such as PyTorch, Caffe, and Theano. This book clarifies the positions of deep learning and Tensorflow among their peers.
You'll then work on supervised deep learning models to gain applied experience with the technology. A single-layer of multiple perceptrons will be used to build a shallow neural network before turning it into a deep neural network. After showing the structure of the ANNs, a real-life application will be created with Tensorflow 2.0 Keras API. Next, you'll work on data augmentation and batch normalization methods. Then, the Fashion MNIST dataset will be used to train a CNN. CIFAR10 and Imagenet pre-trained models will be loaded to create already advanced CNNs.
Finally, move into theoretical applications and unsupervised learning with auto-encoders and reinforcement learning with tf-agent models. With this book, you'll delve into applied deep learning practical functions and build a wealth of knowledge about how to use TensorFlow effectively.
What You'll Learn
- Compare competing technologies and see why TensorFlow is more popular
- Generate text, image, or sound with GANs
- Predict the rating or preference a user will give to an item
- Sequence data with recurrent neural networks
Data scientists and programmers new to the fields of deep learning and machine learning APIs.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Orhan Gazi Yalçın is a joint Ph.D. candidate at the University of Bologna & the Polytechnic University of Madrid. After completing his double major in business and law, he began his career in Istanbul, working for a city law firm, Allen & Overy, and a global entrepreneurship network, Endeavor. During his academic and professional career, he taught himself programming and excelled in machine learning. He currently conducts research on hotly debated law & AI topics such as explainable artificial intelligence and the right to explanation by combining his technical and legal skills. In his spare time, he enjoys free-diving, swimming, exercising as well as discovering new countries, cultures, and cuisines.
« A propos de ce titre » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
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Si vous êtes un consommateur, vous pouvez exercer votre droit de rétractation sur le contrat conformément à ce qui suit. Le mot « consommateur » désigne toute personne physique agissant à des fins qui n'entrent pas dans le cadre de son activité commerciale, artisanale ou professionnelle.
Informations concernant le droit de rétractation
Droit statutaire de rétractation
Vous avez le droit d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat dans les 14 jours sans donner de raison.
Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
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Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).
Nous pouvons déduire du remboursement la perte de valeur de toute marchandise livrée, si la perte est le résultat d'une manipulation inutile de votre part.
Nous effectuerons le remboursement dans les meilleurs délais, et au plus tard 14 jours après le jour où nous aurons été informés de votre décision d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat.
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