读者对象 本书适合需要具体实现机器学习应用的发人员或者对人工智能等相关 领域感兴趣的人员参考。 随着可获得文本和语音数据的日益增多,自然语言处理技术在生产和生活中发挥越来越重要的作用。《深度学习: 从Python到TensorFlow应用实战》介绍如何使用流行的TensorFlow行自然语言处理,并介绍流行的Python语言以 及使用Python发TensorFlow应用。
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内容简介
前言 Preface
第1章 深度学习快速入门
1.1 各种深度学习应用
1.2 准备开发环境
1.3 体验TensorFlow文本分类
1.4 本章小结
第2章 Python编程语言基础
2.1 变量
2.2 注释
2.3 简单数据类型
2.4 字面值
2.5 控制流
2.6 列表
2.7 元组
2.8 集合
2.9 字典
2.10 位数组
2.11 模块
2.12 函数
2.13 print函数
2.14 正则表达式
2.15 文件操作
2.16 使用pickle模块序列化对象
2.17 面向对象编程
2.18 命令行参数
2.19 数据库
2.20 JSON格式
2.21 日志记录
2.22 异常处理
2.23 通过PyJNIus使用Java
2.24 本章小结
第3章 语音识别中的深度学习
3.1 神经网络基础
3.2 卷积神经网络
3.3 语音识别语料库
3.4 搭建深度学习框架开发环境
3.5 TensorFlow识别语音
3.6 端到端深度学习
3.7 Dropout解决过度拟合问题
3.8 NumPy中的矩阵运算
3.9 说话者识别
3.10 联邦学习
3.11 本章小结
第4章 C#开发深度学习应用
4.1 使用TensorFlow.NET
4.2 使用TensorFlowSharp
4.3 本章小结
第5章 Slurm并行训练
5.1 网格计算引擎Slurm简介
5.2 TensorFlow集群
5.3 本章小结
参考文献
附录CD
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