【实战】最新Deep Learning with Keras图书加代码，教你从零开发一个复杂深度学习...

Deep Learning with Keras

这个代码库是《Deep Learning with Keras》的配套代码。它包含全书从头到尾所有所需要用到的项目支持代码。

图书可以在后台回复'DLK'获取下载地址 

关于本书

本书从绍监督学习算法起开始介绍，比如简单的线性回归，经典多层感知器和更复杂的深度卷积网络。此外，您还将了解到一些无监督学习算法，例如自动编码器，受限玻尔兹曼机和深度信任网络。还详细解释了循环神经网络RNN以及它的变体LSTM网络。本书还将涉及一些视觉应用，像识别手写数字图像的识别，图像分类及识别。还提供了用于面部检测的显着点的识别的示例。

运行手册

所有的代码都没整理在文件夹中，每个文件夹对应着章节的序号。 

代码运行示例:

`from keras.models import Sequential
model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=8, kernel_initializer='random_uniform'))


为了顺利运行代码，你需要安装以下python依赖包:


• TensorFlow 1.0.0 or higher

• Keras 2.0.2 or higher

• Matplotlib 1.5.3 or higher

• Scikit-learn 0.18.1 or higher

• NumPy 1.12.1 or higher

硬件要求:

• Either 32-bit or 64-bit architecture

• 2+ GHz CPU

• 4 GB RAM

• At least 10 GB of hard disk space available

相关资源

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参考文献：

Deep Learning with Keras：http://www./resources/tutorial/Deep%20Learning%20with%20Keras.pdf

Github 代码：http://www./resources/tutorial/Deep%20Learning%20with%20Keras.pdf

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