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Tensorflow.js学习手册 [美] 甘特·拉博德(Gant Laborde),林琪 等译 中国电力出版社 【新华 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 关注店铺可享店铺优惠
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TensorFlow实战 【正版】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
Google近日发布了TensorFlow.0候选版，这个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步。自TensorFlow于205年底正式开源，距今已有一年多，这期间TensorFlow不断给人以惊喜，推出了分布式版本，服务框架TensorFlowServing，可视化工具TensorFlow，上层封装TF.Learn，其他语言（Go、Ja、Rust、Haskell）的绑定、Windows的支持、JIT编译器XLA、动态计算图框架Fold，以及数不胜数的经典模型在TensorFlow上的实现（InceptionNet、SyntaxNet等）。在这一年多时间，TensorFlow已从初入深度学习框架大战的新星，成为了几近垄断的行业事实标准。《TensorFlow实战》希望用简单易懂的语言带领大家探索TensorFlow（基于.0版本API）。在《TensorFlow实战》中我们讲述了TensorFlow的基础原理，TF和其他框架的异同。并用具体的代码完整地实现了各种类型的深度神经网络 AutoEncoder、MLP、CNN（AlexNet，VGGNet，InceptionNet，ResNet）
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TensorFlow深度学习算法原理与编程实践 机器学习宝典 TensorFlow速查宝典 编程语言 深入理解架构设计与
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TensorFlow深度学习 深入理解人工智能算法设计 4册 TensorFlow自然语言处理及应用深度学习手把手教你掌
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TensorFlow与自然语言处理应用 基于TensorFlow深度学习，掌握自然语言处理及其应用
正是NLP在我们日常生活中呈现出越来越多的便利性，笔者才更想对NLP背后的模型原理和具体应用进行深入的探讨，以便我们对NLP有更多的认知。另外，笔者查看了近些年来的相关文献，发现单独讲解NLP方面的理论文献国内外都有，单独撰写NLP任务实现的技术工具（如TensorFlow）的图书也很多，而将二者结合起来的图书，目前在国内还没有发现（也许有，只是笔者没有发现而已）。于是，2018年4月，笔者就想对关于利用TensorFlow技术框架来实现NLP任务应用方面进行成体系地探索，以便对今后的工作有所积累。本书在创作过程中参考了《Natural Language Processing with TensorFlow》（Thushan Ganegedara著）中的一些内容，在此向Thushan Ganegedara表达个人的敬意！ 通过阅读本书，你将学会如何利用深度学习来实现许多有意义的NLP任务。对于本书中涉及的NLP任务，我们都有具体的代码实现（含
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【预订】Tensorflow for Deep Learning: From Linear Regression to 美国库房发货，通常付款后3-5周到货！
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9781491980453 Author 作者 Ramsundar, Bharath Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 248页 Publisher 出版社 O’Reilly Media Publication Date 出版日期 2018-03-31 Language 语种 英语 Book Contents 内容简介 Learn how to solve challenging machine learning problems with Tensorflow, Google’s revolutionary new system for deep learning. If you have some background with basic linear algebra and calculus, this practical book shows you how to build-and when to use-deep learning architectures.
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TensorFlow 2机器学习实战：聚焦经济金融科研与产业的深度学习模型【陕西尚居苑专营店】
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TensorFlow神经网络设计——基于Python API的深度学习实战 (土耳其)奥汗·亚尔钦 著 汪雄飞,陈朗,汪 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 关注店铺可享店铺优惠！
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TensorFlow 实战Google深度学习框架 【正版】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
TensorFlow是谷歌205年开源的主流深度学习的框架，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深度学习的框架》为使用TensorFlow深度学习的框架的入门参考书，旨在帮者以更快、更有效的方式上手TensorFlow和深度学习的。书中省略了深度学习的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的解决这些问题。《TensorFlow 实战Google深度学习的框架》包含了深度学习的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与神经网络——图解深度学习的框架搭建、算法机制和场景应用 图解神经网络与深度学习 神经网络编程设计 可开发票，正版现货，支持7天无理由退换货
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TensorFlow深度学习（原书第2版）人工智能 机器学习 强化学习 神经网络 监督学习 自编码器 GPU 编程 推荐
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TensorFlow机器学习项目实战姚鹏鹏 译人民邮电出版社9787115463623 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
TensorFlow是Google所主导的机器学习框架，也是机器学习领域研究和应用的热门对象。 《TensorFlow机器学习项目实战》主要介绍如何使用TensorFlow库实现各种各样的模型，旨在降低学习门槛，并为读者解决问题提供详细的方法和指导。《TensorFlow机器学习项目实战》全书共10章，分别介绍了TensorFlow基础知识、聚类、线性回归、逻辑回归、不同的神经网络、规模化运行模型以及库的应用技巧。 《TensorFlow机器学习项目实战》适合想要学习和了解 TensorFlow 和机器学习的读者阅读参考。如果读者具备一定的C++和Python的经验，将能够更加轻松地阅读和学习本书。
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TensorFlow AI移动项目开发实战 杰夫·唐 tensorflow深度学习tensorflow教程ai人工智能嵌
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TensorFlow深度学习Giancarlo Zaccone，Re东南大学出版社9787564183264
TensorFlow是谷歌研发的人工智能学习系统，是一个用于数值计算的开源软件库。本书以基础加实践相结合的形式，详细介绍了TensorFlow深度学习算法原理及编程技巧。通读全书，读者不仅可以系统了解深度学习的相关知识，还能对使用TensorFlow进行深度学习算法设计的过程有更深入的理解。
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TensorFlow 2强化学习手册 (美)普拉文·帕拉尼萨米 清华大学出版社 【新华全新正版书籍】 新华书店，电子发票，多仓就近发货
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TensorFlow人脸识别实战 王晓华 著 计算机与互联网【镜像文化专营店】 支持发票 请联系在线客服
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TensorFlow 2.0深度学实践晓华9787302554783 清华大学出版社人天图书专营店 正版图书保证质量 七天无理由退货让您购物无忧
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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TensorFlow深度学实战大全 李明军 著 北京大学出版社
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TensorFlow语音识别实战,清华大学出版社【新华书店总店旗舰店】 新华正版全新 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达！团购优惠咨询：13284178503
使用深度学习进行语音识别是近年来AI研究的热点之一。本书可以帮助读者掌握深度学习的核心内容、TensorFlow实现语音识别的技术要点以及从模型构建到应用程序编写的整套技巧。
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TensorFlow预测分析9787564177522 东南大学出版社人天图书专营店 正版图书保证质量 七天无理由退货让您购物无忧
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TensorFlow AI移动项目开发实战机械工业出版社9787111712664蔚蓝书店 全新正版图书 七天无理由退货 团购优惠 正规发票
快速掌握移动、嵌入式设备AI程序开发技能 项目开发实战经验、完整代码分享 本书提供了10余个从头开始构建的TensorFlow支持的iOS、Android和树莓派的完整应用程序开发项目，能运行各种能强大的TensorFlow模型：从计算机视觉、语音识别和自然语言处理到生成对抗网络（GAN）和AlphaZero（如深度强化学 你将学使用或再训练现有的模型、构建模型以及开发能运行这些模型的智能移动应用程序，并通过分步教程快速掌握如何构建此类应用程序，同时学会利用大量宝贵的故障排除技巧来避免实现过程中的许多陷阱。 你将会学到： 利用迁移学行分类 检测物体及其位置 以惊人的艺术风格转换图片 理解语音命令 用自然语言描述图像 基于N、LSTM的图形识别 在TensorFlow和Keras中利用RNN预测股价 构建类似AlphaZero的手机游戏应用 在手机上使用TensorFlow Lite和Core ML 在树莓派上开发可
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TensorFlow深度学习项目实战,人民邮电出版社【新华书店总店旗舰店】 新华正版全新 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达！团购优惠咨询：13284178503
1.用TensorFlow框架针对现实场景设计深度学习系统，实现有趣的深度学习项目。2.10个真实项目，侧重于实战，涵盖图像处理、推荐系统、股票价格预测和训练聊天机器人、机器翻译系统和基于强化学习的电子游戏等实际应用3.适合数据科学家、机器学习和深度学习领域的从业者以及人工智能技术的爱好者阅读。
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TensorFlow深度学习应用开发实战,清华大学出版社【新华书店总店旗舰店】 新华正版全新 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达！团购优惠咨询：13284178503
以培养人工智能编程思维和技能为核心，采用任务驱动的方式组织内容。学习深度学习，需要有深厚的数学基础，这对初学者来说有一定难度。本书从实践和应用出发，淡化理论，通过大量具体的例子来引导读者学习TensorFlow编程技巧。本书在附录有人工智能数学基础，方便初学者和高职院校的学生随时查阅所需数学公式。
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1、本书由浅入深详细讲解了tensorflow的语法特点，并在图像领域做了专门的应用介绍，相信通过该书循序渐进的学习，能够快速掌握tensorflow的语法，并能在图像领域快速上手。 2、图像应用从基础的字符识别，目标检测，目标定位，目标识别再到GAN网络，覆盖到现阶段大部分的图像应用，算法原理的详细介绍，配上丰富的中间结果展示，图文并茂，相信对读者理解算法，吃透算法能起到很大的帮助。 3、内容从浅入深，应用从简单到复杂，原理详实，详细。 4、从技术的角度，本书使用通俗易懂的语言描述相对复杂的问题，包含对TensorFlow的原理、特性、使用方法以及应用技巧等的描述，特别是结合具体实例进行讲解的方式，有利于读者直观、快速地掌握有关的技能。
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TensorFlow与Keras—Python深度学习应用实务 中国水利水电出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
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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深度学习算法原理与编程实战 蒋子阳 水利水电出版社 9787517068228
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《TensorFlow.NET 实战》作为TensorFlow.NET深度学习入门实践教程，涵盖了基础API文档和示例、.NET Keras简明教程和实际生产应用案例实践。通过丰富的案例和详尽的文档，为广大.NET开发者和C#深度学习爱好者构筑零学习成本的机器学习平台，同时受到Google TensorFlow深度学习官方推荐全球开发者使用，并成为微软深度学习平台ML.NET底层算法集成，是目前全球非常受欢迎的.NET深度学习基础框架。
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TensorFlow机器学习项目开发实战 本书几乎涵盖了目前机器学习的各个热门主题，是读者学习和掌握 TensorFlow 应用的良好助手。项目实例极具参考价值并提供详尽的源代码分析！
TensorFlow 改变了机器学习的应用方式。本书告诉开发人员如何利用 TensorFlow 在各种实际项目中的优势 简单性、高效性和灵活性。在本书的帮助下，开发人员不仅可以学习如何使用不同的数据集构建高级项目，还可以使用 TensorFlow 生态系统中的一系列库来解决常见问题。
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TensorFlow是Google所主导的机器学习框架，也是机器学习领域研究和应用的热门对象。 本书主要介绍如何通过TensorFlow来构建真实世界的机器学习系统，旨在让读者学以致用，能尽快地上手项目。本书的特色是通过实例来向读者介绍TensorFlow的经典知识。本书共有12章，包含手写识别器、猫狗分类器、翻译器、文本含义查找、金融中的机器学习、医疗应用等多个实例，完整地向读者展示了实现机器学习应用的全流程。 本书适合想要学习、了解TensorFlow和机器学习的读者阅读。如果读者知道基本的机器学习概念，并对Python语言有一定的了解，那么能够更加轻松地阅读本书。
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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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