精通TensorFlow 轻松掌握Google深度学习框架 TensorFlow1.x高级功能 牛津大学教授力荐 迁移学习 生成对抗网络 深度强化学
1.牛津大学物联网课程创建者和首席数据科学家Ajit Jaokar为本书作序并倾情推荐。 2.通过阅读本书，能够深入了解和掌握TensorFlow，并能构建实用的机器学习和深度学习系统。 3.本书涵盖了TensorFlow 1.x的许多高级功能，并涉及很多先进的技术，如迁移学习、深度强化学习、生成对抗网络等。 4.本书提供了大量示例，其代码可以通过GitHub网址下载，具体地址见封面背面。
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TensorFlow 实战Google深度学习框架 【正版保证】 【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入门与实战 罗冬日 著【正版】 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
TensorFlow是2015年年底开源的一套深度学习框架，是目前*活跃的深度学习框架。本书基于1.3版本，首先介绍了它的安装和基本用法，然后讨论了深度学习的基本概念，包括神经网络前向计算、损失函数、反向传播计算和优化函数等，接着介绍了卷积神经网络和循环神经网络，*后介绍了在大规模应用的场景下，如何实现分布式的深度学习训练。 本书适合深度学习的初学者学习和参考。
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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技术解析与实战 李嘉璇 著【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】 【正版】
TensorFlow 是谷歌公司开发的深度学习框架，也是目前深度学习的主流框架之一。本书从深度学习的基础讲起，深入TensorFlow框架原理、模型构建、源代码分析和网络实现等各个方面。全书分为基础篇、实战篇和提高篇三部分。基础篇讲解人工智能的入门知识，深度学习的方法，TensorFlow的基础原理、系统架构、设计理念、编程模型、常用API、批标准化、模型的存储与加载、队列与线程，实现一个自定义操作，并进行TensorFlow源代码解析，介绍卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的演化发展及其TensorFlow实现、TensorFlow的高级框架等知识；实战篇讲解如何用TensorFlow写一个神经网络程序并介绍TensorFlow实现各种网络（CNN、RNN和自编码网络等）并对MNIST数据集进行训练，讲解TensorFlow在人脸识别、自然语言处理、图像和语音的结合、生成式对抗网络等方面的应用；提高篇
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TensorFlow实战 【正版保证】 【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的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已从初入深度学习的框架大战的新星，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，ResNe
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TensorFlow:实战Google深度学习框架【达额立减】 「本店部分图书为稀缺古旧书籍，您下单之前可与在线客服联系」
√ 作者为前谷歌专家，现Tensorflow创业新星，醉心深度学习研究。√ Tensorflow已从前瞻性黑科技成长为主流方案，本书旨在面向生产与商业场景，贯通原理与实践。√ BAT一线团队与各大基于AI、ML的技术公司争相赞誉力荐，本书与Tensorflow一道走向事实标准。√ 深入技术原理，走访主创团队，结合真实项目，倾力呈现一手资料，深度剖析一线实战。电子工业出版社自营店
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TensorFlow计算机视觉原理与实战,欧阳鹏程,任浩然 编,清华大学出版社 【新华书店自营店】 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
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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TensorFlow自然语言处理及应用 李炳银 清华大学出版社 【新华书店正版书籍】
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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??n
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TensorFlow 2实战,,人民邮电出版社 【新华书店自营店】 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
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 2.0神经网络实践 (意)保罗·加莱奥内 机械工业出版社 【新华书店正版图书书籍】 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达 关注店铺可享店铺优惠!
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TensorFlow 2 人工神经网络学习手册,化学工业出版社 【新华书店自营店】 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
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TensorFlow从零开始学 侯伦青 电子工业出版社 9787121379741
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TensorFlow：实战Google深度学习框架（第2版） 郑泽宇 电子工业出版社 9787121330667
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TensorFlow 2 实战 通过简单易懂的实例，带领程序员走进深度学习，掌握图像和自然语言处理技巧，提供代码资源下载。
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TensorFlow深度学习算法原理与编程实战 人工智能机器学习 tensorflow2.0入门教程书籍 实战机器学习框
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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机器学习实战指南 书 尼克·麦克卢尔 9787111579489 计算机与网络 书籍【雨欣图书】 已售7858
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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
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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实战黄文坚、唐源 著电子工业出版社9787121309120 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9781789533583 Author 作者 Kaushik Balakrishnan Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 184页 Publisher 出版社 Packt Publishing Publication Date 出版日期 2019-03-29 Language 语种 英语 Book Contents 内容简介 Data scientists and AI developers who wish to quickly get started with training effective reinforcement learning models in TensorFlow will find this book very useful. Prior knowledge of machine learning and deep learning concepts (as well as exposure to Python programming) will be useful.
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