万本电子书0元读

万本电子书0元读

顶部广告

零起点TensorFlow快速入门电子书

采用MBA个案模式,配合Python教学代码,由浅深,结合实盘案例,举一反三。无须专业编程基础,懂Excel即可始学习。

售       价:¥

纸质售价:¥54.50购买纸书

235人正在读 | 3人评论 6.2

作       者:何海群

出  版  社:电子工业出版社

出版时间:2017-10-01

字       数:14.4万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 软件系统

温馨提示:数字商品不支持退换货,不提供源文件,不支持导出打印

为你推荐

  • 读书简介
  • 目录
  • 累计评论(3条)
  • 读书简介
  • 目录
  • 累计评论(3条)
TensorFlow是近年来影响*的神经网络和深度学习平台,本书以生动活泼的语言,从门者的角度,对TensorFlow行介绍,书中包含大量简单风趣的实际案例,如孤独的神经元、梵高画风等,让广大初学者快速掌握神经网络的基本编程,为一步学习人工智能奠定扎实的基础。<br/>【推荐语】<br/>采用MBA个案模式,配合Python教学代码,由浅深,结合实盘案例,举一反三。无须专业编程基础,懂Excel即可始学习。<br/>【作者】<br/>何海群,网名:字王,CHRD前海智库CTO,《中华大字库》发明人,出版书籍20余部,在人工智能、数据分析等方面具有20年一线专业经验;zwPython发平台、zwQuant量化软件设计师,中国“Python创客”项目和“Python产业联盟”发起人,国内**Python量化课程:《Python量化实盘·魔鬼训练营》创始人,极宽量化源团队的创始人。1990年,发明国内**个VR数据手套并获得专利授权,被业界称为“中国VR之父”;1992年,论文《人工智能与中文字型设计》选《广东青年科学家文集》,现已成为中文字库行业三大基础建模理论之一;1997年,出版国内网络经济专著《网络商战》;2008年,在北京联合创办国内**4A级网络公关公司,服务过200余家国际五百强企业,被公关协会誉为:中国网络公关事业的创者与启蒙者;2012年,发布国内**自主研发的智能中文字库设计软件《x2ttf涂鸦造字》,全功能全免费公益软件;2016年,推出国内首套纯python源量化软件:zwQuant,以及国内**Tick级别源金融大数据项目:zwDat金融数据包。研究成果有:“小数据”理论,快数据模型,黑天鹅算法,GPU超算工作站、MTRD多节超算集群算法、“1 N”网络传播模型、人工智能“足彩图灵法则”等。<br/>
目录展开

推荐序

前言

第1章 不朽的梵高

1.1 星夜传奇

1.2 TensorFlow简介

1.3 十万次迭代

1.4 黑箱大法

1.5 超级KISS法则与大智若愚

第2章 TensorFlow安装

2.1 目录结构

2.2 化繁为简

2.3 CPU版本安装

2.4 GPU版本安装

第3章 可视化AI图表

3.1 TensorBoard可视化工具

3.2 加法器

第4章 快速入门

4.1 你好,神经网络

4.2 图运算与Session

4.3 常量、变量与占位符

4.4 TensorFlow常用数值运算

第5章 TensorFlow总览

5.1 TensorFlow产业链关系图

5.2 TensorFlow模块列表

5.3 数据类型

5.4 TensorFlow常用术语

5.5 TensorFlow简化接口

第6章 基础知识

6.1 数据流图

6.2 设备切换Device

6.3 三大数据类型

6.4 Feed数据提交

6.5 Fetch获取数据

6.6 批尺寸Batch_Size

第7章 孤独的神经元

7.1 神经元模型

7.2 可视化分析

第8章 归来吧,数据

8.1 分类——机器学习的核心

8.2 万物皆回归

8.3 模型管理

第9章 Pkmital入门案例套餐(上)

9.1 Halcon简介

9.2 帕拉格·库马尔案例合集简介

9.3 Pkmital案例集合详解

9.4 TensorFlow基础

9.5 回归算法

9.6 多项式回归

9.7 逻辑回归模型

9.8 CNN卷积神经网络算法

第10章 Pkmital入门案例套餐(下)

10.1 自编码算法

10.2 dAE降噪自编码算法

10.3 CAE卷积编码算法

10.4 DRN深度残差网络

10.5 VAE变分自编码算法

10.6 TDV联合矩阵模型

第11章 TensorFlow内置案例分析

11.1 预备知识

11.2 Mnist手写数字识别

11.3 FFNNs前馈神经网络模型

第12章 TensorLayer案例分析

12.1 手写识别算法

12.2 Mnist神经网络模型合集

第13章 TFLearn案例分析

13.1 生存游戏

13.2 线性回归

13.3 模型管理

13.4 超智能体

13.5 CNN卷积神经网络算法

第14章 Keras案例分析

14.1 Keras模型

14.2 Keras使用流程

14.3 Keras常用模块

14.4 Keras模型可视化

第15章 TensorFlow常用运行模式

15.1 深度学习三大要素

15.2 神经网络基本结构

15.3 基本神经元层

15.4 神经网络通用流程

15.5 Loss损失函数

15.6 TensorFlow常用优化算法

累计评论(3条) 3个书友正在讨论这本书 发表评论

发表评论

发表评论,分享你的想法吧!

买过这本书的人还买过

读了这本书的人还在读

回顶部