《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。 |