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更多计算机好书请关注：电子工业出版社自营店《TensorFlow实战》是由PPmoney大数据算法总监黄文坚和美国Uptake数据科学家唐源倾力原创的新书。本书是GoogleTensorFlow研发团队内部力荐的教程，两位作者均是TensorFlow开发者，其中唐源是TensorFlow研发团队的Committer。本书结合了大量代码实例，深入浅出地介绍了如何使用TensorFlow。√代码基于TensorFlow 1.0版API（读者可登录博文视点官网http://www.broadview.com.cn/下载书中大段源代码）√深度剖析如何用TensorFlow实现主流神经网络：- AutoEncoder- MLP- CNN（AlexNet，VGGNet，Inception Net，ResNet）- Word2Vec- RNN（LSTM，Bi-RNN）- Deep Reinforcement Learning（Policy Network、Value Network）√详述TensorBoard、多GPU并行、分布式并行等组件的使用方法√TF.Learn从入门到精通，TF.Contrib详解
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TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架，目前已得到广泛应用。本书为TensorFlow入门参考书，旨在帮助读者以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了烦琐的数学模型推导，从实际应用问题出发，通过具体的TensorFlow示例介绍如何使用深度学习解决实际问题。书中包含深度学习的入门知识和大量实践经验，是走进这个前沿、热门的人工智能领域的优选参考书。第2版将书中所有示例代码从TensorFlow 0.9.0升级到了TensorFlow 1.4.0。在升级API的同时，第2版也补充了更多只有TensorFlow 1.4.0才支持的功能。另外，第2版还新增两章分别介绍TensorFlow高层封装和深度学习在自然语言领域应用的内容。本书适用于想要使用深度学习或TensorFlow的数据科学家、工程师，希望了解深度学习的大数据平台工程师，对人工智能、深度学习感兴趣的计算机相关从业人员及在校学生等。
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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。 本书主要介绍代机器学值计算，提供了训练模型、机器学度学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，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有效改善项目的率。 本括以下内容： 加载、交互、剖析、处理和存储复杂数据集； 使用的技术来解决分类和回归问题； 使用线回归模型预测简单时间序列的输出； 使用逻辑回归方法预测时间序列在未来
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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入门与实战罗冬日 著人民邮电出版社9787115477019 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
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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