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《Scikit-Learn、Keras与TensorFlow机器学习实用指南(第二版)》第18章 强化学习
编程算法
缓存
深度学习
强化学习
监督学习
(第二部分:深度学习) 第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据 第14章 使用卷积神经网络实现深度计算机视觉 第15章 使用RNN和CNN处理序列 第16章 使用RNN和注意力机制进行自然语言处理 第17章 使用自编码器和GAN做表征学习和生成式学习 第18章 强化学习 [第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型]
SeanCheney
2020-02-13
1.7K
0
《机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第11章 训练深度神经网络
神经网络
深度学习
监督学习
无监督学习
迁移学习
第 10 章介绍了人工神经网络,并训练了第一个深度神经网络。 但它非常浅,只有两个隐藏层。 如果你需要解决非常复杂的问题,例如检测高分辨率图像中的数百种类型的对象,该怎么办? 你可能需要训练更深的 DNN,也许有 10 层或更多,每层包含数百个神经元,通过数十万个连接相连。 这可不像公园散步那么简单,可能碰到下面这些问题:
SeanCheney
2019-10-25
1.3K
0
《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第3章 分类
scikit-learn
tensorflow
机器学习
监督学习
编程算法
在第一章我们提到过最常用的监督学习任务是回归(用于预测某个值)和分类(预测某个类别)。在第二章我们探索了一个回归任务:预测房价。我们使用了多种算法,诸如线性回归,决策树,和随机森林(这个将会在后面的章节更详细地讨论)。现在我们将我们的注意力转到分类任务上。
SeanCheney
2018-09-19
1.2K
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