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(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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(1)三位作者资历深厚,分别是的数据架构师和NLP专家、百炼智能的NLP专家(前明略数据的技术合伙人和科学家)、七牛云AI实验室NLP&OCR方向负责人 、前明略数据和七牛云的NLP专家撰写 (2)以实战为导向,绕开各种复杂数学公式与证明,确保读者零基础入门,详细讲解自然语言处理 的各种核心技术、方法论和经典算法 (3)达摩院算法专家、百炼智能CEO、七牛云AI LAB负责人、天善智能创始人联袂推荐
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