Libro: Neural Networks With Python: Design Cnns, Gans And

Descripción

Neural Networks with Python: Design CNNs, Transformers, GANs and capsule networks using tensorflow and keras

Descripción:
Las redes neuronales con Python sirven como una guía introductoria para aquellos que dan sus primeros pasos en el desarrollo de la red neuronal con Python. Está adaptado para ayudar a los principiantes a comprender los elementos fundamentales de las redes neuronales y proporcionarles la confianza para profundizar en esta intrigante área de aprendizaje automático.
En este libro, los lectores se embarcarán en un viaje de aprendizaje, comenzando desde los conceptos básicos de la programación de Python, progresando a través de conceptos esenciales y aumentando gradualmente a arquitecturas de redes neuronales más complejas. El libro simplifica el proceso de aprendizaje mediante el uso de ejemplos y conjuntos de datos relacionados, lo que hace que los conceptos sean accesibles para todos. Se le presentará varias arquitecturas de redes neuronales, como redes neuronales de avance, convolucionales y recurrentes, entre otras. Cada tipo se explica de manera clara y concisa, con ejemplos prácticos para ilustrar su libro enfatiza los aspectos del mundo real y prácticos del desarrollo de la red neuronal, en lugar de solo el conocimiento teórico.
Los lectores también encontrarán orientación sobre cómo solucionar problemas y refinar sus modelos de redes neuronales. El objetivo es equiparlo con una comprensión sólida de cómo crear redes neuronales eficientes y efectivas, al tiempo que tiene en cuenta los desafíos comunes que pueden surgir.
Al final de su viaje con este libro, tendrá una comprensión fundamental de las redes neuronales dentro del ecosistema de Python y estará preparado para este conocimiento hasta los escenarios del mundo real. Las redes neuronales con Python tienen como objetivo ser su pisado en el vasto mundo del aprendizaje automático, lo que lo capacita para construir este conocimiento y explorar temas más avanzados en el futuro. Los aprendizajes clave maestro Python para el aprendizaje automático, desde la configuración hasta los modelos complejos. Obtenga flexibilidad con diversas arquitecturas de redes neuronales para diversos problemas. Experiencia práctica en redes de construcción, capacitación y ajuste de redes neuronales. Aprenda estratégico para la resolución de problemas y optimización de modelos neuronales. Controle temas avanzados como autoencoders, redes de cápsulas y mecanismos de atención. Adquirir habilidades en técnicas de preprocesamiento y aumento de datos cruciales. Técnicas de comprensión y optimización y ajuste de hiperparameter. Implemente un proyecto de aprendizaje automático de extremo a extremo, desde datos hasta implementación. Tabla de contenido Python, TensorFlow y su primera red neuronal sumergen las redes de redes de redes para tareas visuales redes recurrentes para datos de secuenciaGeneración de datos con transformadores Gans para tareas complejas Autoencoders para compresión de datos y redes de cápsulas de generación

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