Keras深度学习实战/深度学习系列

作者简介

作者简介 Antonio Gulli是企业领导和软件部门高管，具备创新精神和执行力，并乐于发现和管理全球高科技人才。他是搜索引擎、在线服务、机器学习、信息检索、数据分析以及云计算等多方面的专家。他幸运地拥有欧洲4个不同国家的工作经验，并管理过来自欧洲和美国6个不同国家的员工。Antonio在出版业（Elsevier）、消费者互联网（Ask.com 和Tiscali）以及高科技研发（微软和谷歌）等多个跨度的行业里历任CEO、GM、CTO、副总裁、总监及区域主管。 Sujit Pal是Elsevier Labs技术研发主管，致力于构建围绕研发内容和元数据的智能系统。他的主要兴趣包括信息检索、本体论、自然语言处理、机器学习，以及分布式处理。他现在的工作是利用深度学习模型对图像进行分类和相似度识别。在此之前，他在卫生保健行业工作，帮助构建基于本体论的语义搜索、关联广告，以及EMR数据处理平台。他在他的博客Salmon Run上发表技术文章。 译者简介 王海玲，大学毕业于吉林大学计算机系，从小喜爱数学，曾获得华罗庚数学竞赛全国二等奖。拥有世界500强企业多年研发经验。作为项目骨干成员，参与过美国惠普实验室机器学习项目。 李昉，毕业于东北大学自动化系，大学期间曾获得“挑战杯”全国一等奖。拥有世界500强企业多年研发经验，随后加入互联网创业公司。2013年开始带领研发团队将大数据分析运用于“预订电商”价格分析预测（《IT经理世界》2013年第6期）。现在中体彩彩票运营公司负责大数据和机器学习方面的研发。同时是集智俱乐部成员，参与翻译人工智能图书《Deep Thinking》。 中文版审校者简介 于立国，现任国美大数据研究院研发总监，曾任知名上市互联网广告公司——品众互动研发总监，也曾在Adobe数字化营销部门担任负责人，对大数据、人工智能、互联网广告领域深有研究。

内容简介

本书为软件工程师和数据科学家而编写，书中简明而全面地介绍了目前的神经网络和深度学习技术。全书展示了基于Keras框架、以Python编码的20多种有效的神经网络。 你将从本书中学到以下内容： 在大型神经网络上使用反向传播算法逐步优化函数 微调神经网络以改进结果质量 使用深度学习进行图像和音频处理 在特定的案例中使用递归神经张量网络（RNTN）以取得比标准词嵌入更好的效果 识别循环神经网络（RNN）适于解决的问题 探索自动编码机的实现过程 使用强化学习增强深层神经网络 全书通俗易懂，强调实际案例，适合广大的机器学习从业者和爱好者入门与实践。