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TensorFlow机器学习项目实战 深度学习人工智能参考书 第二代机器学习实战指南 提供深度学习神经网络等项目实战 有效改善项目速度和效率
本书是介绍如何在产品中使用TensorFlow的实用教程。本书介绍了可以使用TensorFlow的多种情况, 并通过真实世界的项目, 向读者展示了如何使用TensorFlow。本书还讲解了在实际环境中使用TensorFlow的创新方法。本书主要介绍第二代机器学习与数值计算,提供了训练模型、机器学习、深度学习以及使用各种神经网络的项目,以此来讲解TensorFlow的应用领域,还讨论如何使用TensorFlow计算复杂数值。本书在教读者使用TensorFlow的同时,还展示了如何使用张量来探究各层的数据。只需选定一个跟读者环境相匹配的项目,就能学到如何在产品中应用TensorFlow的相关知识。读完本书后,读者将能通过TensorFlow有效改善项目的速度和效率。本书包括以下内容:● 加载、交互、剖析、处理和存储复杂数据集;● 使用先进的技术来解决分类和回归问题;● 使用线性回归模型预测简单时间序列
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TensorFlow技术解析与实战 机器学习深度学习领域参考书 包揽TensorFlow1.1的新特性 人脸识别 语音识别 图像和语音相结合等热点一应俱全 李航 余凯等人工智能领域专家倾力推荐
- 领导 谷歌大脑 的工程师Jeff Dean发来寄语- 李航、余凯等人工智能领域专家倾力推荐- 基于TensorFlow 1.1,包揽TensorFlow的新特性- 技术内容全面,实战案例丰富,视野广阔- 人脸识别、语音识别、图像和语音相结合等热点一应俱全TensorFlow是深度学习的zui流行的框架之一,极适合新手入门。谷歌公司正致力于建立一个相关软件和机器学习模型的开源生态系统,这是人工智能发展的技术风口。本书基于TensorFlow1.1版本,深入TensorFlow基础原理、设计理念、编程模型、源码分析和模型构建、工业界应用、大规模数据训练等。全书分为基础篇、实战篇和提高篇三部分。 基础篇 人工智能入门,学习深度学习的方法。 TensorFlow基础原理、设计架构和编程模型。 常用API、批标准化、模型的存储与加载、队列及线程、实现一个自定义OP。 TensorBorad可视化的全面解析。 源码分析。 神经网络
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深度学习与TensorFlow实战 快速上手深度学习实践教程 每章配有实战例子强化学习效果
本书对深度学习的解读更为基础、简洁、生动。市面上大多数同类书籍直接以Google提供的TensorFlow官方文档和官方教程为范本,只对其主要内容进行改编。然而上述文档主要面向熟练掌握深度学习的开发者,缺失了大量的基本知识(为了了解有些知识点,还需要阅读大量文献),这导致刚入门的读者难以理解其中晦涩的表述和大量的专业术语。本书以简单、生动、凝练的方式书写,同时还使用了大量的图片和例子做比喻,使学习成本降到* 低。本书每个章节之后配有一个简单的代码实战例子。通过实例,读者可以得到及时的反馈,强化学习的效果。
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