TensorFlow是谷歌公司開(kāi)發(fā)的深度學(xué)習(xí)框架，也是目前深度學(xué)習(xí)的主流框架之一。
電子書(shū)
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本書(shū)主要講解深度學(xué)習(xí)和TensorFlow的實(shí)戰(zhàn)知識(shí)，全書(shū)分為10章，主要內(nèi)容如下：第1章為深度學(xué)習(xí)概述，包括深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)、深度學(xué)習(xí)的生產(chǎn)力實(shí)現(xiàn)—TensorFlow、數(shù)據(jù)模型、TensorFlow項(xiàng)目介紹、TensorFlow工作環(huán)境的安裝與運(yùn)行；第2章為機(jī)器學(xué)習(xí)概述，講解機(jī)器學(xué)習(xí)的定義、任務(wù)、性能、經(jīng)驗(yàn)、學(xué)習(xí)算法、線性回歸實(shí)例和TensorFlow的完整運(yùn)行腳本；第3章介紹從生物神經(jīng)元到
電子書(shū)
本書(shū)以深度學(xué)習(xí)的常用技術(shù)與TensorFlow2真實(shí)案例相結(jié)合的方式，深入淺出地介紹TensorFlow2實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的重要內(nèi)容。全書(shū)共7章，分為基礎(chǔ)篇（第1～3章）和實(shí)戰(zhàn)篇（第4～7章），基礎(chǔ)篇內(nèi)容包括深度學(xué)習(xí)概述、TensorFlow2快速入門(mén)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及實(shí)現(xiàn)等基礎(chǔ)知識(shí)；實(shí)戰(zhàn)篇內(nèi)容包括4個(gè)案例，分別為基于CNN的門(mén)牌號(hào)識(shí)別、基于LSTM網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音識(shí)別、基于CycleGAN的圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換
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基于TensorFlow2，系統(tǒng)講述如何搭建、訓(xùn)練和應(yīng)用深度學(xué)習(xí)模型。
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本書(shū)用TensorFlow框架針對(duì)現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景設(shè)計(jì)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)有趣的深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目。
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本書(shū)內(nèi)容包括TensorFlow在Windows操作系統(tǒng)、Linux操作系統(tǒng)、macOS下的安裝，TensorFlow靜態(tài)圖、動(dòng)態(tài)圖、損失函數(shù)、優(yōu)化器等基礎(chǔ)語(yǔ)法，k均值、k近鄰、樸素貝葉斯、決策樹(shù)、支持向量機(jī)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、線性回歸、邏輯回歸、決策樹(shù)回歸等機(jī)器學(xué)習(xí)算法，分類(lèi)、檢測(cè)、檢索、光學(xué)字符識(shí)別等圖像處理技術(shù)，中文分詞、命名實(shí)體識(shí)別等自然語(yǔ)言處理技術(shù)，TensorFlow高階應(yīng)用等。
