科技 类型
可以朗读 语音朗读
207千字 字数
2018-04-01 发行日期
展开全部

主编推荐语

深度学习入门教程，TensorFlow机器学习力作。

内容简介

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 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。

本书共14章，主要内容有：人工智能、大数据、机器学习和深度学习概述；深度学习及TensorFlow框架的相关背景；TensorFlow的安装；TensorFlow编程策略；深度前馈神经网络；优化网络的方法；全连神经网络的经典实践；卷积神经网络的基础知识；经典卷积神经网络的TensorFlow实现；循环神经网络及其应用；深度强化学习概述；TensorFlow读取数据的API；TensorFlow持久化模型的API；可视化工具TensorBoard的使用；TensorFlow使用多GPU或并行的方式加速计算等。

本书内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合对人工智能、深度学习感兴趣的的相关从业人员阅读，也适合没有相关基础但是对该方面研究充满兴趣的爱好者阅读。

目录

  • 版权信息
  • 前言
  • 本书内容
  • 预备工具
  • 读者对象
  • 排版约定
  • 读者反馈
  • 客户支持
  • 电子书
  • 致谢
  • 共同致谢
  • 第1章 深度学习入门
  • 1.1 机器学习简介
  • 1.2 深度学习定义
  • 1.3 神经网络
  • 1.4 人工神经网络的学习方式
  • 1.5 神经网络架构
  • 1.6 自编码器
  • 1.7 循环神经网络
  • 1.8 几种深度学习框架对比
  • 1.9 小结
  • 第2章 TensorFlow初探
  • 2.1 总览
  • 2.2 在Linux上安装TensorFlow
  • 2.3 为TensorFlow启用NVIDIA GPU
  • 2.4 如何安装TensorFlow
  • 2.5 在Windows上安装TensorFlow
  • 2.6 测试安装是否成功
  • 2.7 计算图
  • 2.8 为何采用计算图
  • 2.9 编程模型
  • 2.10 数据模型
  • 2.11 TensorBoard
  • 2.12 实现一个单输入神经元
  • 2.13 单输入神经元源代码
  • 2.14 迁移到TensorFlow 1.x 版本
  • 2.15 小结
  • 第3章 用TensorFlow构建前馈神经网络
  • 3.1 前馈神经网络介绍
  • 3.2 手写数字分类
  • 3.3 探究MNIST数据集
  • 3.4 softmax分类器
  • 3.5 TensorFlow模型的保存和还原
  • 3.6 实现一个五层神经网络
  • 3.7 ReLU分类器
  • 3.8 可视化
  • 3.9 dropout优化
  • 3.10 可视化
  • 3.11 小结
  • 第4章 TensorFlow与卷积神经网络
  • 4.1 CNN简介
  • 4.2 CNN架构
  • 4.3 构建你的第一个CNN
  • 4.4 CNN表情识别
  • 4.5 小结
  • 第5章 优化TensorFlow自编码器
  • 5.1 自编码器简介
  • 5.2 实现一个自编码器
  • 5.3 增强自编码器的鲁棒性
  • 5.4 构建去噪自编码器
  • 5.5 卷积自编码器
  • 5.6 小结
  • 第6章 循环神经网络
  • 6.1 RNN的基本概念
  • 6.2 RNN的工作机制
  • 6.3 RNN的展开
  • 6.4 梯度消失问题
  • 6.5 LSTM网络
  • 6.6 RNN图像分类器
  • 6.7 双向RNN
  • 6.8 文本预测
  • 6.9 小结
  • 第7章 GPU计算
  • 7.1 GPGPU计算
  • 7.2 GPGPU的历史
  • 7.3 CUDA架构
  • 7.4 GPU编程模型
  • 7.5 TensorFlow中GPU的设置
  • 7.6 TensorFlow的GPU管理
  • 7.7 GPU内存管理
  • 7.8 在多GPU系统上分配单个GPU
  • 7.9 使用多个GPU
  • 7.10 小结
  • 第8章 TensorFlow高级编程
  • 8.1 Keras简介
  • 8.2 构建深度学习模型
  • 8.3 影评的情感分类
  • 8.4 添加一个卷积层
  • 8.5 Pretty Tensor
  • 8.6 数字分类器
  • 8.7 TFLearn
  • 8.8 泰坦尼克号幸存者预测器
  • 8.9 小结
  • 第9章 TensorFlow高级多媒体编程
  • 9.1 多媒体分析简介
  • 9.2 基于深度学习的大型对象检测
  • 9.3 加速线性代数
  • 9.4 TensorFlow和Keras
  • 9.5 Android上的深度学习
  • 9.6 小结
  • 第10章 强化学习
  • 10.1 强化学习基本概念
  • 10.2 Q-learning算法
  • 10.3 OpenAI Gym框架简介
  • 10.4 FrozenLake-v0实现问题
  • 10.5 使用TensorFlow实现Q-learning
  • 10.6 小结
  • 看完了
展开全部

评分及书评

评分不足
1个评分

出版方

人民邮电出版社·图灵出品

图灵社区成立于2005年6月，由人民邮电出版社投资控股，以策划出版高质量的科技书籍为核心业务，主要出版领域包括计算机、电子电气、数学统计、科普等，通过引进国际高水平的教材、专著，以及发掘国内优秀原创作品等途径，为目标读者提供一流的内容。