《面向機器智慧型的TensorFlow實踐》是2017年機械工業出版社出版的圖書，作者是（美）山姆·亞伯拉罕（Sam Abrahams）、丹尼亞爾·哈夫納（Danijar Hafner）、埃里克·厄威特（Erik Erwitt）。
基本介紹
- 書名：面向機器智慧型的TensorFlow實踐
- ISBN：978-7-111-56389-1
- 定價：69.00
- 出版社：機械工業出版社
- 出版時間：2017-04
基本信息,內容簡介,
基本信息
作者：[美] 山姆·亞伯拉罕（Sam Abrahams） 丹尼亞爾·哈夫納（Danijar Hafner） 埃里克·厄威特（Erik Erwitt） 著 |
ISBN(書號)：978-7-111-56389-1 |
叢書名：智慧型系統與技術叢書 |
出版日期：2017-04 |
版次：1/1 |
開本：16 |
定價：￥69.00 |
內容簡介
內容簡介 本書是一本絕佳的TensorFlow入門指南。幾位作者都來自研發一線，他們用自己的寶貴經驗，結合眾多高質量的代碼，生動講解TensorFlow的底層原理，並從實踐角度介紹如何將兩種常見模型——深度卷積網路、循環神經網路套用到圖像理解和自然語言處理的典型任務中。此外，還介紹了在模型部署和編程中可用的諸多實用技巧。 全書分為四部分，共9章。第一部分（第1~2章）討論TensorFlow的設計模式以及選擇TensorFlow作為深度學習庫的優勢和面臨的挑戰，並給出詳細的安裝指南。第二部分（第3~4章）深入介紹TensorFlow API的基礎知識和機器學習基礎。第三部分（第5~6章）探討如何用TensorFlow實現高級深度模型，涉及卷積神經網路（或CNN）模型和循環神經網路（或RNN）模型。第四部分（第7~8章）探討TensorFlow API中最新推出的特性，包括如何準備用於部署的模型、一些有用的編程模式等。第9章給出一些進一步了解TensorFlow的學習資源。 |
