图书说明:
深度学习不一定是令人生畏的。直到最近,这种机器学习方法需要多年的研究,但是使用Keras和Tensorflow等框架,没有机器学习背景的软件工程师可以快速进入该领域。通过本手册中的食谱,您将学习如何解决深度学习问题,以便对文本,图像和音乐进行分类和生成。
每章包含完成单个项目所需的几个配方,例如培训音乐推荐系统。作者Douwe Osinga还提供了一个章节,有六种技巧可以帮助你,如果你被困。示例使用Python编写,GitHub上的代码可用作一组Python笔记本。
您将学习如何:
创建将为真实用户提供服务的应用
使用单词嵌入来计算文本相似度
根据维基百科链接构建电影推荐系统
了解AI如何通过可视化其内部状态来了解世界
构建一个模型,为文本片段建议表情符号
重用预训练网络以构建反向图像搜索服务
比较GAN,自动编码器和LSTM如何生成图标
检测音乐风格和索引歌曲集