《python深度學習》由Keras之父、現(xiàn)任Google人工智能研究員的弗朗索瓦?肖萊（Franc?ois Chollet）執(zhí)筆，詳盡介紹了用Python和Keras進行深度學習的探索實踐，包括計算機視覺、自然語言處理、生成式模型等應用。書中包含30多個代碼示例，步驟講解詳細透徹。

以下代碼包含了全書80%左右的知識點，代碼目錄：

• 2.1: A first look at a neural network（ 初識神經(jīng)網(wǎng)絡）
• 3.5: Classifying movie reviews（電影評論分類：二分類問題）
• 3.6: Classifying newswires（新聞分類：多分類問題 ）
• 3.7: Predicting house prices（預測房價：回歸問題）
• 4.4: Underfitting and overfitting（ 過擬合與欠擬合）
• 5.1: Introduction to convnets（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡簡介）
• 5.2: Using convnets with small datasets（在小型數(shù)據(jù)集上從頭開始訓練一個卷積
• 5.3: Using a pre-trained convnet（使用預訓練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡）
• 5.4: Visualizing what convnets learn（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的可視化）
• 6.1: One-hot encoding of words or characters（單詞和字符的 one-hot 編碼）
• 6.1: Using word embeddings（使用詞嵌入）
• 6.2: Understanding RNNs（理解循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡）
• 6.3: Advanced usage of RNNs（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的高級用法）
• 6.4: Sequence processing with convnets（用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡處理序列）
• 8.1: Text generation with LSTM（使用 LSTM 生成文本）
• 8.2: Deep dream（DeepDream）
• 8.3: Neural style transfer（ 神經(jīng)風格遷移）
• 8.4: Generating images with VAEs（用變分自編碼器生成圖像）
• 8.5: Introduction to GANs（生成式對抗網(wǎng)絡簡介）

作者的github：https://github.com/fchollet/deep-learning-with-python-notebooks

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的《python深度学习》代码中文注释的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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