Deep Learning with JavaScript 在線電子書 圖書標籤: 深度學習 JavaScript
發表於2024-11-30
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2020年第一個限時讀書目標,2.10來還願 ================================== 目前讀完第9章,本書可以說是《Python深度學習》的JavaScript語言實現姊妹篇,撰寫思路很類似。書中選取的例子來自tfjs-examples倉庫,每章會針對其中一個例子涉及的topic進行說明。第9章的seq2seq的相關內容基本是懵著看完的,突然結尾隱約有一種作者寫著寫著就let it go的感覺。前8章還是比較不錯的,暫且給4星。 ============ 20200225終於讀完瞭,4星好評。希望有時間再看一遍part 3,把稀裏糊塗看過去的部分弄清楚。還有齣版社引進的時候翻譯好一點。
評分2020年第一個限時讀書目標,2.10來還願 ================================== 目前讀完第9章,本書可以說是《Python深度學習》的JavaScript語言實現姊妹篇,撰寫思路很類似。書中選取的例子來自tfjs-examples倉庫,每章會針對其中一個例子涉及的topic進行說明。第9章的seq2seq的相關內容基本是懵著看完的,突然結尾隱約有一種作者寫著寫著就let it go的感覺。前8章還是比較不錯的,暫且給4星。 ============ 20200225終於讀完瞭,4星好評。希望有時間再看一遍part 3,把稀裏糊塗看過去的部分弄清楚。還有齣版社引進的時候翻譯好一點。
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Shanging Cai, Stanley Bileschi and Eric D. Nielsen are software engineers with experience on the Google Brain team, and were crucial to the development of the high-level API of TensorFlow.js. This book is based in part on the classic, Deep Learning with Python by François Chollet.
In Deep Learning with JavaScript, you’ll learn to use TensorFlow.js to build deep learning models that run directly in the browser. This fast-paced book, written by Google engineers, is practical, engaging, and easy to follow. Through diverse examples featuring text analysis, speech processing, image recognition, and self-learning game AI, you’ll master all the basics of deep learning and explore advanced concepts, like retraining existing models for transfer learning and image generation.
what's inside
Image and language processing in the browser
Tuning ML models with client-side data
Text and image creation with generative deep learning
Source code samples to test and modify
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