《TensorFlow進階指南:基礎、算法與套用》是2018年電子工業出版社出版圖書,作者是黃鴻波。
基本介紹
- 中文名:TensorFlow進階指南:基礎、算法與套用
- 作者:黃鴻波
- 類別:程式設計
- 出版社:電子工業出版社
- 出版時間:2018年10月
- 頁數:376 頁
- 定價:99 元
- 開本:16 開
- 裝幀:平裝
- ISBN:9787121345654
《TensorFlow進階指南:基礎、算法與套用》是2018年電子工業出版社出版圖書,作者是黃鴻波。
入門篇介紹學習環境搭建和TensorFlow框架的基本使用;基礎篇介紹傳統智慧型算法及其TensorFlow的實現;進階篇介紹深度神經網路方法和CNN、RNN、LSTM、GRU等基礎的深度學習算法;套用篇介紹GAN學習算法和TensorFlowHub遷移學習。目錄 入 門 篇 第1...
第1篇深度學習與TensorFlow基礎,包括快速了解人工智慧與TensorFlow、搭建開發環境、TensorFlow基本開發步驟、TensorFlow編程基礎、識別圖中模糊的手寫數字等內容;第2篇深度學習基礎——神經網路,介紹了神經網路的基礎模型,包括單個神經元、多層...
《TensorFlow深度學習從入門到進階》共11章,主要包括TensorFlow與深度網路、TensorFlow編程基礎、TensorFlow編程進階、線性回歸、邏輯回歸、聚類分析、神經網路算法、卷積神經網路、循環神經網路、其他網路、機器學習綜合實戰等內容。《TensorFlow深度...
《TensorFlow 2.x深度學習從入門到實戰》是作者研究和實踐人工智慧算法的經驗總結。本書通過圖表、案例和示例代碼相結合的方式,介紹TensorFlow 2.x框架的相關知識,幫助讀者打好紮實的人工智慧理論基礎,並將理論付諸實踐,通過“乾中學”...
第三部分TensorFlow 2的神經網路套用 第6章基於TensorFlow 2的圖像識別 6.1基於TensorFlow的Quick Draw圖像分類 6.1.1數據獲取 6.1.2設定環境 6.1.3數據預處理 6.1.4模型創建 6.1.5模型訓練和測試 6.1.6TensorBoard...
《TensorFlow深度學習套用實踐》是2018年1月1日編輯出版的圖書,作者是王曉華。內容簡介 本書總的指導思想是在掌握深度學習的基本知識和特性的基礎上,培養使用TensorFlow進行實際編程以解決圖像處理相關問題的能力。全書力求深入淺出,通過通俗...
機器學習中的線性代數基礎(根據基礎選修)第一個版本的模型構建 波士頓房價預測線性回歸實踐 測試3:TensorFlow編程進階 第七講 MNIST手寫數字識別:分類套用入門 分類模型構建與訓練 MNIST手寫數字識別數據解讀 MNIST手寫數字識別問題的單神經...
4.7.4 Adadelta最佳化算法 75 4.7.5 Adam最佳化算法 75 4.7.6 TensorFlow中的最佳化算法API 76 4.8 一個簡單的例子 77 第5章 卷積神經網路 83 5.1 簡介 83 5.2 什麼是卷積 84 5.3 卷積神經網路基礎 88 5.3.1 ...
3.5.2 使用TensorFlow 2.0自帶的API實現全連線層 47 3.5.3 列印顯示TensorFlow 2.0設計的模型結構和參數 51 3.6 本章小結 53 第4章 TensorFlow 2.0語法基礎 54 4.1 BP神經網路簡介 54 4.2 BP神經網路的兩個基礎算法 58...
計算視覺與深度學習概述、Python的安裝與使用、深度學習的理論基礎、Python類庫的使用、OpenCV的使用、OpenCV與TensorFlow的融合、TensorFlow概念、TensorFlow重要算法、Keras的使用、卷積層與MNIST實戰、卷積神經網路公式推導與套用、TensorFlow ...
1.7深度學習的現代套用 1.7.1計算機視覺 1.7.2自然語言處理 1.7.3語音識別 第2章安裝TensorFlow 2.1安裝前的須知 2.1.1檢查硬體是否達標 2.1.2推薦選用GPU進行訓練 2.1.3為什麼選擇Linux系統 2.1.4為什麼選擇Python語言 2...
第5章 基於CycleGAN的圖像風格遷移套用編程實踐 85 5.1 GAN基礎理論 85 5.1.1 GAN的基本思想 85 5.1.2 GAN的基本工作機制 86 5.1.3 GAN的常見變種及套用場景 86 5.2 CycleGAN的算法原理 88 5.3 TensorFlow 2.0 API詳解 ...
5.6 用TensorFlow實現圖像識別 105 5.6.1 開始 105 5.6.2 動手做 105 5.6.3 工作原理 108 5.6.4 延伸學習 108 第6章 神經網路算法 109 6.1 神經網路算法基礎 109 6.2 用TensorFlow實現門函式 110 6.2.1 開始 110 ...
3.5.3 列印顯示TensorFlow 2.0設計的模型結構和參數 51 3.6 本章小結 53 第4章 TensorFlow 2.0語法基礎 54 4.1 BP神經網路簡介 54 4.2 BP神經網路的兩個基礎算法 58 4.2.1 最小二乘法(LS算法) 58 4.2.2...
深度學習實戰——基於TensorFlow2.0的人工智慧開發套用是一本2020年出版的圖書,由中國水利水電出版社出版 內容簡介 《深度學習實戰——基於TensorFlow 2.0的人工智慧開發套用》以TensorFlow 2.0人工智慧平台的基礎架構為切入點,逐步過渡到...
著重講述了深度學習的實現以及深度學習框架TensorFlow:Python 編程基礎、TensorFlow編程基礎、TensorFlow模型、 TensorFlow編程實踐、TensorFlowLite 和 TensorFlow.js、TensorFlow案例--醫學套用和Seq2Seq+attention 模型及其套用案例。本書最大特色...
TensorFlow基礎 2.1 TensorFlow基礎框架 24 2.1.1 系統框架 24 2.1.2 系統的特性 26 2.1.3 編程模型 27 2.1.4 編程特點 28 2.2 TensorFlow原始碼結構分析 30 2.2.1 原始碼下載 30 2.2.2 TensorFlow目錄結構 30 2.2...
第3章 TensorFlow基礎概念 34 3.1 編程範式:數據流圖 34 3.1.1 聲明式編程與命令式編程 34 3.1.2 聲明式編程在深度學習套用上的優勢 35 3.1.3 TensorFlow數據流圖的基本概念 38 3.2 數據載體:張量 40 3.2.1...
6.13.4 將代碼升級到TensorFlow 2.x版本的經驗總結 205 第3篇 進階 第7章 特徵工程——會說話的數據 208 7.1 快速導讀 208 7.1.1 特徵工程的基礎知識 208 7.1.2 離散數據特徵與連續數據特徵 209 7.1.3 了解特徵列接口 ...
2.3.2使用TensorFlow2.0自帶的API實現全連線層 43 2.3.3列印顯示TensorFlow2.0設計的Model結構和參數 46 2.4本章小結 48 第3章TensorFlow2.0語法基礎 49 3.1BP神經網路簡介 49 3.2BP神經網路兩個基礎算法詳解 53 3.2.1最...
第5章神經網路算法基礎 5.1神經網路算法簡介 5.2TensorFlow實現激活函式 5.2.1Sigmoid函式 5.2.2Tanh函式 5.2.3ReLU數 5.3TensorFlow實現單層神經網路 5.4TensorFlow實現神經網路常見層 5.5本章小結 ...