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TensorFlow深度学习实例教程 从实际应用问题出发，通过具体的项目介绍如何使用深度学习解决实际问题
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TensorFlow机器学习项目实战【正版图书，达额减，电子发票】 正版
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的输出
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9781789530759 Author 作者 Tony Holdroyd Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 196页 Publisher 出版社 Packt Publishing Publication Date 出版日期 2019-01-01 Language 语种 英语 Book Contents 内容简介 Data scientists, machine learning developers, and deep learning enthusiasts looking to quickly get started with tensorflow 2 will find this book useful. Some python programming experience with version 3.6 or later, along with a familiarity with jupyter notebooks will be an added advantage. Exposure to machine learning and neural network techniques would also be helpful.
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TensorFlow计算机视觉原理与实战 欧阳鹏程 TensorFlow和深度学习中的基本概念及深度学习常用数据集Ten
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本书以TensorFlow为深度学习框架，主要讲解计算机视觉任务中相关的知识。本书的内容十分连贯，每个章节的内容都会使用到前面章节讲解过的知识，旨在最大限度保证读者学习的连贯性，同时本书减少了晦涩难懂的数学公式，尽力图示促进读者理解。相信读者读完本书后会对计算机视觉相关任务有一个更清晰的理解。
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用简洁易懂的例子，循序渐进帮助读者学懂 TensorFlow 2通过图像处理和自然语言处理两类实例，帮助读者掌握深度学习的应用阐述对抗神经网络和强化学习的知识，使读者进阶深度学习
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TensorFlow机器学习攻略 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
TensorFlow是一个用于机器智能的开源软件库。书中的每一个实例都会教你如何使用TensorFlow应对复杂的数据计算，使你比以前更深入的探究数据，加深对于数据的认识。这些实例涵盖了模型训练、模型评估、情感分析、回归分析、聚类分析、人工神经网络以及深度学习，每一个都用到了Google的机器学习库TensorFlow。 《TensorFlow机器学习攻略（英文 影印版）》首先介绍了TensorFlow的基础知识，其中包括变量、矩阵以及各种数据源。然后你将使用TensorFlow来学习线性回归技术。剩下的部分涵盖了其他一些重要的高级概念，如神经网络、CNN、RNN和NLP。 当你熟悉并适应了TensorFlow的生态系统，《TensorFlow机器学习攻略（英文 影印版）》最后一章将为你展示如何将其应用到产品中。
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TENSORFLOW神经网络设计——基于PYTHON API的深度学习实战[土]奥汗·亚尔钦（Orhan Yal?清华大
（1）介绍机器学习、深度学习等基础知识，阐述与TensorFlow互补的深度学习模型技术，探讨TensorFlow流行的原因； （2）使用Flask轻量级框架在Web上提供已训练的深度学习模型，给出建立浅神经网络的实用案例； （3）介绍数据增强和批处理规范化方法，给出使用MNIST数据集训练卷积神经网络的实用案例； （4）介绍序列数据与递归神经网络，基于IMDB影评系统给出递归神经网络的实用案例； （5）研究自然语言处理与推荐系统，给出深度自然语言处理及深度协同过滤的实用案例； （6）详细介绍自动编码器的理论应用以及使用tf-agent模型的强化学习，给出基于Fashion MNIST数据集的图像降噪实用案例； （7）详细介绍生成对抗网络，基于MNIST数据集实现生成对抗网络生成文本、图像或声音等应用。
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TensorFlow深度学实例教程 平震宇 匡亮 【尚居苑 正版】 正版图书支持开发票 如需帮助请联系在线客服
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TensorFlow：实战Google深度学习框架 才云科技Caicloud、郑泽宇、顾思宇 著 97871213095 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架，目前已在谷歌、优步（Uber）、京东、小米等科技公司广泛应用。《TensorFlow：实战Google深度学习框架》为使用TensorFlow深度学习框架的入门参考书，旨在帮助读者以更快、更有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了深度学习繁琐的数学模型推导，从实际应用问题出发，通过具体的TensorFlow样例程序介绍如何使用深度学习解决这些问题。《TensorFlow：实战Google深度学习框架》包含了深度学习的入门知识和大量实践经验，是走进这个更新、更火的人工智能领域的推荐参考书。
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TensorFlow+Keras深度学习人工智能实践应用林大贵 著清华大学出版社9787302493020 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
本书提供安装、上机操作指南，同时辅以大量范例程序介绍TensorFlow + Keras深度学习方面的知识。本书分9部分，共21章，内容主要包括基本概念介绍、TensorFlow 与 Keras 的安装、Keras MNIST手写数字识别、Keras CIFAR-10照片图像物体识别、Keras多层感知器预测泰坦尼克号上旅客的生存概率、使用Keras MLP、RNN、LSTM进行IMDb自然语言处理与情感分析、以TensorFlow张量运算仿真神经网络的运行、TensorFlow MNIST手写数字识别、使用GPU大幅加快深度学习训练。 TensorFlow + Keras深度学习方面的知识不需要具备高等数学模型、算法等专业知识，读者只需要具备基本的Python程序设计能力，按照本书的步骤循序渐进地学习，就可以了解深度学习的基本概念，进而实际运用深度学习的技术。
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TensorFlow机器学习(原书第2版) Chris Mattmann 涵盖当今主流机器学习的核心技术 9787111
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TensorFlow 2.0破天荒地抛弃了原有的架构，重新开始，整合了曾经为TensorFlow添加的多种组件，在2.0版本中，这些组件被成一个综合平台，可支持机器学作流程（从训练到部署），即用一个新的架构从根本上代替了已有的架构。 可以看到新架构中的训练部分主要关注Python API，即训练的可用、整洁以及易用。它通过使用“存档”的方式连接起训练与部署之间的桥梁。 模型的部署方式是多种多样，可以方便地使用多种端支持，使其能够运营在不同的平台上。而语言绑定（language binding）也有不同程度的支持括Swift、R和Julia等。
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TensorFlow2机器学习实战--聚焦经济金融科研与产业的深度学习模型
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