Deep_Learning_Quick_Reference

《Deep_Learning_Quick_Reference》是一本关于深度学习的快速参考手册，提供了使用TensorFlow和Keras进行深度神经网络训练和优化的实用技巧。本书适合那些希望在深度学习领域快速查找和应用相关知识点的专业人士。本书的作者是Mike Bernico，由Packt Publishing公司出版。 书中提到的TensorFlow是一个由Google开发的开源机器学习框架，它是深度学习和人工智能领域的主流工具之一。TensorFlow具有强大的计算图模型，能够支持大规模分布式计算，并允许用户轻松部署模型到不同的设备上，如服务器、移动设备或嵌入式设备。此外，TensorFlow也具备可视化工具TensorBoard，可以用于监控模型训练过程中的各种指标。 Keras是一个开源的神经网络API，它以TensorFlow、CNTK或Theano作为后端引擎。Keras的设计哲学强调快速实验，能够以最小的延迟把你的想法转换为结果。Keras更注重用户的体验，使深度学习模型的搭建变得快速和简单。由于其用户友好的特性，Keras非常适合初学者入门深度学习。 本书的版权信息表明，它受版权法保护，未经出版商的书面许可，不得复制、存储或以任何形式或手段传输本书的任何部分。尽管出版社已经尽力确保本书中信息的准确性，但信息是不附带任何明示或暗示的保证的。作者、Packt Publishing或其经销商和分销商不承担因使用本书而直接或间接导致的任何损害赔偿责任。 书中还提到了“hacks”，这是一个在编程和IT行业中常用的概念，指的是快速解决技术问题或优化性能的小技巧或捷径。在深度学习的背景下，这些技巧可能包括模型参数的快速调整、计算效率的提升方法、数据预处理技巧以及避免过拟合和梯度消失等常见问题的策略。 此外，本书还包括了一些商标信息，比如Packt Publishing使用大写字母的方式来正确表示书中提到的公司和产品名称。不过，出版方也无法保证这些信息的完全准确性。 在书籍的最后部分提到了一个名为“Mapt”的在线数字图书馆，它为用户提供超过5000本书籍和视频资源，以及行业领先的工具来帮助个人发展和职业晋升。Mapt的订阅模式旨在使用户花费更少的时间学习，更多的时间进行编码实践，提供了超过4000名行业专业人士的电子书和视频资源。 作者通过这本书向他的家人表达了感谢，包括他的妻子Lana、儿子William以及已故的父亲Bob和母亲Sharon。这显示了作者个人对于家庭的感激之情以及家庭在作者生活和工作中的重要性。 总体来说，《Deep_Learning_Quick_Reference》这本书旨在帮助深度学习领域的从业者快速掌握使用TensorFlow和Keras进行深度神经网络训练和优化的关键技巧，从而在实际工作中能够更加高效地解决专业问题。