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TensorFlow从零开始学电子书

1.小白式学习程:作者本身也是从小白始门深度学习的。本书无论在内容和案例的选择上,还是在讲解思路及语言风格上,均适合初学者门。 2.实战式应用案例:本书实战案例丰富,涵盖图像分类、聊天机器人、新闻文本分类和游戏控制等方面,从数据预处理到模型训练部署全流程讲解。 3.高配式体验设计:除了书本中的内容,本书还配备了一个GitHub仓库,提供丰富的实战项目和学习资源,帮助初学者轻松人工智能这一前沿的热门领域。

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107人正在读 | 2人评论 7.2

作       者:侯伦青,王飞,等

出  版  社:电子工业出版社

出版时间:2020-03-01

字       数:8.7万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 软件系统

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  • 读书简介
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本书是一本阅读起来特别轻松、学习一儿都不费劲的TensorFlow门书。本书基于TensorFlow 2.0版本,从机器学习和TensorFlow的基础始,针对初学者只选择实际应用中的必需*小知识量,对前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、深度强化学习行了浅显易懂且快速有效的阐述,其中包括了很多具体的TensorFlow示例,*后一章的项目实战能够教会初学者使用深度学习解决实际问题,从而人工智能这一前沿的热门领域。本书适合初学TensorFlow,并且深度学习的理论和实践基础较为薄弱的读者群体,也适合希望了解深度学习的大数据平台工程师,以及对人智能、深度学习感兴趣的计算机相关从业人员及在校学生等阅读,特别适合作为高等院校计算机或人工智能专业师生的参考教材。<br/>【推荐语】<br/>1.小白式学习程:作者本身也是从小白始门深度学习的。本书无论在内容和案例的选择上,还是在讲解思路及语言风格上,均适合初学者门。 2.实战式应用案例:本书实战案例丰富,涵盖图像分类、聊天机器人、新闻文本分类和游戏控制等方面,从数据预处理到模型训练部署全流程讲解。 3.高配式体验设计:除了书本中的内容,本书还配备了一个GitHub仓库,提供丰富的实战项目和学习资源,帮助初学者轻松人工智能这一前沿的热门领域。  <br/>【作者】<br/>侯伦青,目前从事人机对话相关的工作。热衷于自然语言处理、机器学习以及深度强化学习相关的研究。 王飞,TensorflowNews 和PytorchChina 社区创始人。目前从事自然语言处理相关的基础算法研究,主要是中文分词,文本分类,数据挖掘。 邓昕,“磐创科技”创始人,主攻深度学习与自然语言处理方向。 史周安,人工智能技术爱好者、实践者与探索者。目前从事弱监督学习、迁移学习与医学图像相关工作。<br/>
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内容简介

前 言

第1章 机器学习基础

1.1 人工智能:是机遇也是挑战

1.2 机器学习

1.3 深度学习的发展历程及应用

1.4 本章练习

第2章 TensorFlow基础

2.1 TensorFlow2.0简介

2.2 TensorFlow2.0的安装

2.3 TensorFlow2.0的使用

2.4 使用GPU 加速

2.5 本章小结

第3章 前馈神经网络

3.1 神经网络

3.2 激活函数

3.3 损失函数和输出单元

3.4 小试牛刀:MNIST手写数字识别

3.5 本章小结

3.6 本章练习

第4章 卷积神经网络

4.1 卷积神经网络的基本特征与基本结构

4.2 卷积层

4.3 池化层

4.4 小试牛刀:CNN实现图像分类

4.5 本章小结

4.6 本章练习

第5章 循环神经网络

5.1 简单循环神经网络

5.2 常用循环神经网络

5.3 长期依赖问题及其优化

5.4 门控循环神经网络

5.5 循环神经网络的应用

5.6 注意力模型

5.7 本章小结

5.8 本章练习

第6章 深度强化学习

6.1 从AlphaGo看深度强化学习

6.2 强化学习基础知识

6.3 有模型的强化学习方法

6.4 无模型的强化学习方法

6.5 强化学习算法

6.6 深度强化学习算法

6.7 本章小结

6.8 本章练习

第7章 项目实战

7.1 CNN 实战项目一:Chars74K

7.2 CNN 实战项目二:CIFAR-10

7.3 RNN 实战项目一:新闻文本分类

7.4 RNN 实战项目二:聊天机器人

7.5 DRL 实战项目:DQN

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