The Comprehensive Guide to Deep Learning with the Keras API and Python (Paperback)
Lingua: inglese
Editore: Rheinwerk Publishing Inc., 2025
- Brossura
- Nuovo
Da: CitiRetail, Stevenage, Regno UnitoCitiRetail
Venditore AbeBooks dal 29 giugno 2022
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Paperback. Harness the power of AI with this guide to using Keras! Start by reviewing the fundamentals of deep learning and installing the Keras API. Next, follow Python code examples to build your own models, and then train them using classification, gradient descent, and regularization. Design large-scale, multilayer models and improve their decision making with reinforcement learning. With tips for creating generative AI models, this is your cutting-edge resource for working with deep learning!Highlights include: 1) Neural networks2) Gradient descent3) Classification4) Regularization5) Convolutional neural networks (CNNs)6) Functional API7) Transformer architecture8) Reinforcement learning9) Autoencoders10) Stable Diffusion Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
Codice articolo 9781493227396
- Titolo
- The Comprehensive Guide to Deep Learning with the Keras API and Python (Paperback)
- Autore
- Mohammad Nauman
- Editore
- Rheinwerk Publishing Inc.
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1493227394
- ISBN 13
- 9781493227396
Harness the power of AI with this guide to using Keras! Start by reviewing the fundamentals of deep learning and installing the Keras API. Next, follow Python code examples to build your own models, and then train them using classification, gradient descent, and regularization. Design large-scale, multilayer models and improve their decision making with reinforcement learning. With tips for creating generative AI models, this is your cutting-edge resource for working with deep learning!
Highlights include:
1) Neural networks
2) Gradient descent
3) Classification
4) Regularization
5) Convolutional neural networks (CNNs)
6) Functional API
7) Transformer architecture
8) Reinforcement learning
9) Autoencoders
10) Stable Diffusion
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