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TENSORFLOW深度学习(第2版 影印版)

TENSORFLOW深度学习(第2版 影印版)
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作者: ,
出版社: 东南大学出版社
2019-05
版次: 1
ISBN: 9787564183264
定价: 108.00
装帧: 平装
开本: 其他
页数: 458页
字数: 592千字
分类: 计算机与互联网
3人买过
  • 深度学习是基于学习多层次抽象的机器学习算法的一个分支。作为深度学习核心的神经网络被用于预测分析、计算机视觉、自然语言处理、时间序列预测以及执行大量其他的复杂任务。
        本书面向的是希望利用TensorFlow的强大功能，结合其他的开源Python库构建强大、稳健、准确的预测模型的开发人员、数据分析师、机器学习从业者和深度学习爱好者。
        在本书中，你将学习如何使用前馈神经网络、卷积神经网络、递归神经网络、自动编码器和因式分解机为机器学习系统开发深度学习应用程序，了解如何以分布式的方式在GPU上完成深度学习编程。
        很终，你将深入了解机器学习技术以及将其应用于现实项目的技巧。 吉安卡洛？扎克尼（Giancarlo Zaccone），在并行计算和可视化方向拥有丰富经验，目前于某咨询公司担任系统和软件工程师。 Preface
    Chapter 1: Getting Started with Deep Learning
      A soft introduction to machine learning
        Supervised learning
        Unbalanced data
        Unsupervised learning
        Reinforcement learning
        What is deep learning?
      Artifi neural networks
        The biological neurons
        The artifi neuron
      How does an ANN learn?
        ANNs and the backpropagation algorithm
        Weight optimization
        Stochastic gradient descent
      Neural network architectures
        Deep Neural Networks (DNNs)
          Multilayer perceptron
          Deep Belief Networks (DBNs)
        Convolutional Neural Networks (CNNs)
        AutoEncoders
        Recurrent Neural Networks (RNNs)
        Emergent architectures
      Deep learning frameworks
      Summary
    Chapter 2: A First Look at TensorFlow
      A general overview of TensorFlow
      What\\\'s new in TensorFlow vl.6?
        Nvidia GPU support optimized
        Introducing TensorFlow Lite
        Eager execution
        Optimized Accelerated Linear Algebra (XLA)
      Installing and configuring TensorFlow
      TensorFlow computational graph
      TensorFlow code structure
        Eager execution with TensorFIow
      Data model in TensorFlow
        Tensor
        Rank and shape
        Data type
        Variables
        Fetches
        Feeds and placeholders
      Visualizing computations through TensorBoard
        How does TensorBoard work?
      Linear regression and beyond
        Linear regression revisited for a real dataset
      Summary
    Chapter 3: Feed-Forward Neural Networks with TensorFIow
      Feed-forward neural networks (FFNNs)
        Feed-forward and backpropagation
        Weights and biases
        Activation functions
          Using sigmoid
          Using tanh
          Using ReLU
          Using softmax
      Implementing a feed-forward neural network
        Exploring the MNIST dataset
          Softmax classifier
      Implementing a multilayer perceptron (MLP)
        Training an MLP
        Using MLPs
          Dataset description
          Preprocessing
          A TensorFIow implementation of MLP for client-subscription assessment
    Chapter 4: Convolutional Neural Networks
    Chapter 5: Optimizing TensorFIow Autoencoders
    Chapter 6: Recurrent Neural Networks
    Chapter 7: Heterogeneous and Distributed Computing
    Chapter 8: Advanced TensorFIow Programming
    Chapter 9: Recommendation Systems Using Factorization Machines
    Chapter 10: Reinforcement Learning
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    Index
  • 内容简介:
    深度学习是基于学习多层次抽象的机器学习算法的一个分支。作为深度学习核心的神经网络被用于预测分析、计算机视觉、自然语言处理、时间序列预测以及执行大量其他的复杂任务。
        本书面向的是希望利用TensorFlow的强大功能，结合其他的开源Python库构建强大、稳健、准确的预测模型的开发人员、数据分析师、机器学习从业者和深度学习爱好者。
        在本书中，你将学习如何使用前馈神经网络、卷积神经网络、递归神经网络、自动编码器和因式分解机为机器学习系统开发深度学习应用程序，了解如何以分布式的方式在GPU上完成深度学习编程。
        很终，你将深入了解机器学习技术以及将其应用于现实项目的技巧。
  • 作者简介:
    吉安卡洛？扎克尼（Giancarlo Zaccone），在并行计算和可视化方向拥有丰富经验，目前于某咨询公司担任系统和软件工程师。
  • 目录:
    Preface
    Chapter 1: Getting Started with Deep Learning
      A soft introduction to machine learning
        Supervised learning
        Unbalanced data
        Unsupervised learning
        Reinforcement learning
        What is deep learning?
      Artifi neural networks
        The biological neurons
        The artifi neuron
      How does an ANN learn?
        ANNs and the backpropagation algorithm
        Weight optimization
        Stochastic gradient descent
      Neural network architectures
        Deep Neural Networks (DNNs)
          Multilayer perceptron
          Deep Belief Networks (DBNs)
        Convolutional Neural Networks (CNNs)
        AutoEncoders
        Recurrent Neural Networks (RNNs)
        Emergent architectures
      Deep learning frameworks
      Summary
    Chapter 2: A First Look at TensorFlow
      A general overview of TensorFlow
      What\\\'s new in TensorFlow vl.6?
        Nvidia GPU support optimized
        Introducing TensorFlow Lite
        Eager execution
        Optimized Accelerated Linear Algebra (XLA)
      Installing and configuring TensorFlow
      TensorFlow computational graph
      TensorFlow code structure
        Eager execution with TensorFIow
      Data model in TensorFlow
        Tensor
        Rank and shape
        Data type
        Variables
        Fetches
        Feeds and placeholders
      Visualizing computations through TensorBoard
        How does TensorBoard work?
      Linear regression and beyond
        Linear regression revisited for a real dataset
      Summary
    Chapter 3: Feed-Forward Neural Networks with TensorFIow
      Feed-forward neural networks (FFNNs)
        Feed-forward and backpropagation
        Weights and biases
        Activation functions
          Using sigmoid
          Using tanh
          Using ReLU
          Using softmax
      Implementing a feed-forward neural network
        Exploring the MNIST dataset
          Softmax classifier
      Implementing a multilayer perceptron (MLP)
        Training an MLP
        Using MLPs
          Dataset description
          Preprocessing
          A TensorFIow implementation of MLP for client-subscription assessment
    Chapter 4: Convolutional Neural Networks
    Chapter 5: Optimizing TensorFIow Autoencoders
    Chapter 6: Recurrent Neural Networks
    Chapter 7: Heterogeneous and Distributed Computing
    Chapter 8: Advanced TensorFIow Programming
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