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基於TensorFlow的深度學習

為了解決開源字體google的問題，作者（美）巴拉斯·拉姆斯達爾等 這樣論述：

本書通過實踐示例教你深度學習的概念，並從根本上幫助你理解深度學習的基礎知識。本書是理想的學習實際深度學習模型設計的指南，對於熟悉腳本程式設計卻不需要設計學習演算法的專家和科學家也很有幫助。   本書的主要內容有： 學習TensorFlow基礎，包括如何進行基本運算。 建立簡單的學習系統來理解數學基礎。 深入理解在數千應用中效果良好的全連接深度網路。 使用超參優化，將原型轉換成高品質的模型。 使用卷積神經網路處理圖像。 使用迴圈神經網路處理自然語言資料集。 使用強化學習解決譬如三連棋等遊戲。

Python深度學習實作：Keras快速上手

為了解決開源字體google的問題，作者謝梁,魯穎,勞虹嵐 這樣論述：

　　＊系統地講解深度學習的基本知識、建模過程和應用，是非常好的深度學習入門書。 　　＊以推薦系統、圖形識別、自然語言處理、文字產生和時間序列的具體應用作為案例。 　　＊從工具準備、資料擷取和處理，到針對問題進行建模的整個過程和實踐均詳細解說。 　　＊不僅能夠使讀者快速掌握深度學習，還可以進一步有效應用到商業和工程領域中。 　　基於各行各業對深度學習技術的需求，許多公司和學校都開源了深度學習工具套件，其中比較知名的有CNTK、TensorFlow、Theano、Caffe、MXNet和Torch等。這些工具都提供非常靈活與強大的建模能力，大幅降低使用深度學習技術的門檻，進一

步加速深度學習技術的研究和應用。但是，這些工具各有所長、介面不同，而且對於很多初學者來說，由於工具套件過於靈活，有時反而難以掌握。 　　基於這些原因，Keras乃應運而生。可將其視為一個更容易使用、在更高層級抽象化、兼具相容性和靈活性的深度學習框架，它的底層可以在CNTK、TensorFlow和Theano之間自由切換。Keras的出現，使得很多初學者能夠很快地體驗深度學習的基本技術和模型，並且應用到實際問題中。