本文為轉(zhuǎn)載的黃海廣老師的相關(guān)工作背传，可以關(guān)注黃老師的公眾號：機(jī)器學(xué)習(xí)初學(xué)者
《python深度學(xué)習(xí)》由Keras之父棕硫、現(xiàn)任Google人工智能研究員的弗朗索瓦?肖萊（Franc?ois Chollet）執(zhí)筆迫像，詳盡介紹了用Python和Keras進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的探索實(shí)踐，包括計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理形耗、產(chǎn)生式模型等應(yīng)用。書中包含30多個(gè)代碼示例辙浑，步驟講解詳細(xì)透徹激涤。作者在github公布了代碼，代碼幾乎囊括了本書所有知識點(diǎn)判呕。在學(xué)習(xí)完本書后倦踢，讀者將具備搭建自己的深度學(xué)習(xí)環(huán)境、建立圖像識別模型侠草、生成圖像和文字等能力辱挥。但是有一個(gè)小小的遺憾：代碼的解釋和注釋是全英文的，即使英文水平較好的朋友看起來也很吃力边涕。
本站認(rèn)為晤碘，這本書和代碼是初學(xué)者入門深度學(xué)習(xí)及Keras最好的工具。
本站對全部代碼做了中文解釋和注釋功蜓，并下載了代碼所需要的一些數(shù)據(jù)集（尤其是“貓狗大戰(zhàn)”數(shù)據(jù)集）园爷，并對其中一些圖像進(jìn)行了本地化，代碼全部測試通過式撼。（請按照文件順序運(yùn)行童社，代碼前后有部分關(guān)聯(lián)）。
以下代碼包含了全書80%左右的知識點(diǎn)著隆，代碼目錄：
2.1: A first look at a neural network（ 初識神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）
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(yù)測房價(jià)：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(luò)簡介）
5.2: Using convnets with small datasets（在小型數(shù)據(jù)集上從頭開始訓(xùn)練一個(gè)卷積
5.3: Using a pre-trained convnet（使用預(yù)訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）
5.4: Visualizing what convnets learn（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(luò)）
6.3: Advanced usage of RNNs（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高級用法）
6.4: Sequence processing with convnets（用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(fēng)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(luò)簡介）
中文注釋與解釋如圖：
作者的github：https://github.com/fchollet/deep-learning-with-python-notebooks
《python深度學(xué)習(xí)》的購買地址：https://item.jd.com/12409581.html
中文注釋代碼和電子書下載：還請大家關(guān)注黃老師的公眾號：機(jī)器學(xué)習(xí)初學(xué)者扰楼，回復(fù)“python深度學(xué)習(xí)”下載。也是支持一下老師的工作
