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TensorFlow深度學習演算法原理與編程實戰

  • 作者:蔣子陽
  • 出版社:中國水利水電
  • ISBN:9787517068228
  • 出版日期:2019/01/01
  • 裝幀:平裝
  • 頁數:552
人民幣:RMB 99.8 元      售價:
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內容大鋼
    TensorFlow是谷歌研發的人工智慧學習系統,是一個用於數值計算的開源軟體庫。蔣子陽著的《TensorFlow深度學習演算法原理與編程實戰》以基礎+實踐相結台的形式,詳細介紹了TensorlFlow深度學習演算法原理及編程技巧。通讀全書,讀者不僅可以系統了解深度學習的相關知識,還能對使用TensorFlow進行深度學習演算法設計的過程有更深入的理解。
    本書共14章,主要內容有:人工智慧、大數據、機器學習和深度學習概述;深度學習及TensorFlow框架的相關背景;FensorFlow的安裝;TensorFlow編程策略;深度前饋神經網路;優化網路的方法;全連神經網路的經典實踐;卷積神經網路的基礎知識;經典卷積神經網路的FensorFlow實現;循環神經網路及其應用;深度強化學習概述;TensorFlowr讀取數據的ApI;TensorFlow持久化模型的API;可視化工具FensorBoard的使用;TensorFlowr使用多GPU或並行的方式加速計算等。
    本書內容通俗易懂,案例豐富,實用性強,特別適合對人工智慧、深度學習感興趣的的相關從業人員閱讀,也適合沒有棚關基礎但是對該方面研究充滿興趣的愛好者閱讀。

作者介紹
蔣子陽
    蔣子陽,多年專業編程工作經驗,曾參與多個機器人目標識別與定位等深度學習相關項目,擅長圖像識別演算法、語音識別演算法等,涉及行業包括金融、證券、汽車、公共安全等領域。近年來,作者對機器學習及深度學習進行了深入研究,隨著Tensorflow的出現,開始將精力轉移到TensorFlow深度學習演算法原理的研究中,並專門推導過其中的大部分演算法,對TensorFlow框架有著獨特的認識和深入的理解。

目錄
第一部分  探索深度學習之方式的開始
  第1章  開篇
    1.1  人工智慧的發展
      1.1.1  萌芽
      1.1.2  復甦
      1.1.3  現代實踐:大數據+深度神經網路模型
    1.2  大數據
    1.3  機器學習與深度學習
      1.3.1  機器學習
      1.3.2  深度學習
      1.3.3  同人工智慧的關係
    1.4  人工神經網路與TensorFlow
      1.4.1  人工神經網路
      1.4.2  TensOrFlow
    1.5  其他主流深度學習框架介紹
      1.5.1  Cafft
      1.5.2  Torch
      1.5.3  TheanO
      1.5.4  MXNet
      1.5.5  Keras
    1.6  機器學習的常見任務
      1.6.1  分類
      1.6.2  回歸
      1.6.3  去噪
      1.6.4  轉錄
      1.6.5  機器翻譯
      1.6.6  異常檢測
      1.6.7  結構化輸出
    1.7  深度學習的現代應用
      1.7.1  電腦視覺
      1.7.2  自然語言處理
      1.7.3  語音識別
  第2章  安裝TensorFIow
    2.1  安裝前的須知
      2.1.1  檢查硬體是否達標
      2.1.2  推薦選用GPU進行訓練
      2.1.3  為什麼選擇Linux系統
      2.1.4  為什麼選擇Python語言
    2.2  安裝Anaconda
    2.3  TensorFlow的兩個主要依賴包
      2.3.1  Protocol Buffer
      2.3.2  Bazel
    2.4  安裝CUDA和cuDNN
      2.4.1  CUDA
      2.4.2  cuDNN
    2.5  正式安裝TensorFlow
      2.5.1  使用pip安裝
      2.5.2  從源代碼編譯並安裝
    2.6  測試你的TensorFlow
      2.6.1  運行向量相加的例子

      2.6.2  載入過程存在的一些問題
    2.7  推薦使用IDE
  第3章  TensorFlow編程策略
    3.1  初識計算圖與張量
    3.2  計算圖——TensorFlow的計算模型
第二部分  TensorFlow實現深度網路
第三部分  TensorFlow的使用進階

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