与市面上已有的TensorFlow书相比，《深度学习原理与TensorFlow实践》的特色在于一是所有案例来自作者团队工作中的亲身实践，所选案例均是深度学习的经典应用，非常具有代表性；二是结合了深度学习的关键原理，强化读者对深度学习及TensorFlow架构的理解，从而能在知其然、并知其所以然的基础上，更好地运用TensorFlow来发各类应用。 《深度学习原理与TensorFlow实践》所梳理出来的清晰脉络和关键知识，必能让读者在内外兼修的基础上，循序渐地提升功力，在人工智能时代大放异彩。
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内容简介
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作者简介
前言
1 深度学习简介
1.1 深度学习介绍
1.2 深度学习的趋势
1.3 参考资料
2 TensorFlow系统介绍
2.1 TensorFlow诞生的动机
2.2 TensorFlow系统简介
2.3 TensorFlow基础概念
2.4 系统架构
2.5 源码结构
2.6 小结
2.7 参考资料
3 Hello TensorFlow
3.1 环境准备
3.2 Titanic题目实战
3.3 数据挖掘的技巧
3.4 TensorBoard可视化
3.5 数据读取
3.6 SkFlow、TFLearn与TF-Slim
3.7 小结
3.8 参考资料
4 CNN“看懂”世界
4.1 图像识别的难题
4.2 CNNs的基本原理
4.3 经典CNN模型
4.4 图像风格转换
4.5 小结
4.6 参考资料
5 RNN“能说会道”
5.1 文本理解和文本生成问题
5.2 标准RNN模型
5.3 LSTM模型
5.4 更多RNN的变体
5.5 语言模型
5.6 对话机器人
5.7 小结
5.8 参考资料
6 CNN+LSTM看图说话
6.1 CNN+LSTM网络模型与图像检测问题
6.2 CNN+LSTM网络模型与图像摘要问题
6.3 小结
6.4 参考资料
7 损失函数与优化算法
7.1 目标函数优化策略
7.2 类别采样（Candidate Sampling）损失函数
7.3 小结
7.4 参考资料
结语
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