Mark Hodnett Deep Learning with R for Beginners: Design neural network models in R 3.5 using TensorFlow, Keras, and MXNet Online kf8

KF8 (Kindle Format 8), Amazon tarafından geliştirilen ve Mobipocket tabanlı bir formattır. Şirket bu formatta çok iyi çalıştı. Bu format bu şirket tarafından üretilen tüm elektronik cihazlar tarafından desteklendiğinden, bu şaşırtıcı değildir. Bu cihazlardan birine Deep Learning with R for Beginners: Design neural network models in R 3.5 using TensorFlow, Keras, and MXNet indirebilirsiniz. KF8 ile çizgi roman ve bilim kurgudan ansiklopedilere ve yazarın Mark Hodnett anılarına kadar her türden renkli ve zengin kompozisyonlu dijital kitaplar oluşturabilirsiniz. Biçim, sabit düzen, kenar çubukları, CSS3 biçimlendirme, belirtme çizgileri, SVG grafikleri, iç içe geçmiş tablolar dahil olmak üzere 150'den fazla farklı biçimlendirme öğesine sahiptir. Bu, bu biçimi diğer mobil cihaz markalarının kullanımı için cazip hale getirir. KF8'in yeteneklerine harika bir örnek, Deep Learning with R for Beginners: Design neural network models in R 3.5 using TensorFlow, Keras, and MXNet Mark Hodnett bir kitapta açılır metin kullanma yeteneğidir. Bu araç, kitap içeriğinin dinamik bileşenini sembolize eder. Kindle Panel Görünümü modu da sağlanmıştır, bu sayede Deep Learning with R for Beginners: Design neural network models in R 3.5 using TensorFlow, Keras, and MXNet kitabının resimlerini yüksek çözünürlüklü grafiklerle görüntüleyebilirsiniz. Bu çizgi roman severler ya da çocuk kurgu okurları için çok yararlı bir araçtır. Özellikle günümüzde, dijital teknolojinin gelişmede geniş çapta ilerlediği zaman. Enfes bir tasarıma sahip mutfak ve diğer kitaplar için yazı tiplerini gömmek, arka plan resimlerine metin yerleştirmek, dili harfleri, dipnotları ve kenar çubuklarını kullanmak mümkündür. Formatın yaratıcıları daha az renkli, ancak daha yararlı türleri unutmadı. Ansiklopediler ve teknik literatür için çok uygun araçlar vardır. SVG, CSS3, iç içe tablolar ve dolgulu metin çerçeveleri hakkında konuşuyoruz. Herhangi bir okuyucu, ister bilim adamı ister mühendis olsun, Kindle Format 8 formatının bu özelliklerini takdir edecektir. Kindle kitap formatının geçen yıldan beri HTML5 ses ve video etiketlerinin yanı sıra geçerli tüm HTML4 etiketlerini desteklediğini ekliyoruz. Diğer üreticilerin bazı e-kitapları, desteklenenler listesinde KF8'i içerir, ancak onlarla her zaman doğru çalışmazlar. Bu, bu biçimin önemli bir eksi. Ancak gelecekte böyle bir sorun olmayacağından ve Deep Learning with R for Beginners: Design neural network models in R 3.5 using TensorFlow, Keras, and MXNet KF8'in tüm elektronik kitap üreticilerine genişletileceğinden eminiz.

Explore the world of neural networks by building powerful deep learning models using the R ecosystem Key Features Get to grips with the fundamentals of deep learning and neural networks Use R 3.5 and its libraries and APIs to build deep learning models for computer vision and text processing Implement effective deep learning systems in R with the help of end-to-end projects Book Description Deep learning finds practical applications in several domains, while R is the preferred language for designing and deploying deep learning models. This Learning Path introduces you to the basics of deep learning and even teaches you to build a neural network model from scratch. As you make your way through the chapters, you'll explore deep learning libraries and understand how to create deep learning models for a variety of challenges, right from anomaly detection to recommendation systems. The book will then help you cover advanced topics, such as generative adversarial networks (GANs), transfer learning, and large-scale deep learning in the cloud, in addition to model optimization, overfitting, and data augmentation. Through real-world projects, you'll also get up to speed with training convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), and long short-term memory networks (LSTMs) in R. By the end of this Learning Path, you'll be well versed with deep learning and have the skills you need to implement a number of deep learning concepts in your research work or projects. This Learning Path includes content from the following Packt products: R Deep Learning Essentials - Second Edition by Joshua F