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31千字 字数
2020-09-01 发行日期
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主编推荐语

TensorFlow 2.0实战：基础知识与项目案例，适合入门者、进阶者学习。

内容简介

本书从TensorFlow 2.0的基础知识讲起，深入介绍TensorFlow 2.0的进阶实战，并配合项目实战案例，重点介绍使用TensorFlow 2.0的新特性进行机器学习的方法，使读者能够系统地学习机器学习的相关知识，并对TensorFlow 2.0的新特性有更深入的理解。本书共14章，主要介绍机器学习、TensorFlow 2.0基础、张量、数据层、CNN等内容，中间还穿插了机器学习中常见的图形识别、文本处理和对抗训练等实例，以帮助读者理解TensorFlow 2.0.本书着重介绍了在TensorFlow 2.0中使用Keras的方法，Keras是TensorFlow 2.0中的重点概念，十分有必要对其进行学习。本书内容通俗易懂、案例丰富、实用性强，特别适用于TensorFlow 2.0的入门者和进阶者，以及有志从事机器学习的爱好者，本书还适合用作相关机构的培训教材。

目录

  • 封面
  • 前折页
  • 版权信息
  • 内容简介
  • 前言
  • 第1章 人工智能的概念
  • 1.1 机器学习
  • 1.2 神经网络
  • 1.3 常用的深度学习框架
  • 第2章 TensorFlow初探
  • 2.1 在Linux系统中安装TensorFIow 2.0
  • 2.2 在Linux系统中安装TensorFIow 2.0的GPU版本
  • 2.3 在Windows系统中安装TensorFIow 2.0
  • 2.4 在Windows系统中安装TensorFIow 2.0的GPU版本
  • 第3章 TensorFlow的基础概念
  • 3.1 张量
  • 3.2 GPU加速
  • 3.3 数据集
  • 3.4 自定义层
  • 3.4.1 网络层的常见操作
  • 3.4.2 自定义网络层
  • 3.4.3 网络层组合
  • 3.4.4 自动求导
  • 第4章 TensorFlow与多层感知器
  • 4.1 MLP简介
  • 4.2 基础MLP网络
  • 4.2.1 回归分析
  • 4.2.2 分类任务
  • 4.3 基础模型
  • 4.4 权重初始化
  • 4.5 激活函数
  • 4.6 批标准化
  • 4.7 dropout
  • 4.8 模型集成
  • 4.9 优化器
  • 第5章 TensorFlow与卷积神经网络
  • 5.1 基础卷积神经网络
  • 5.2 卷积层的概念及示例
  • 5.3 池化层的概念及示例
  • 5.4 全连接层的概念及示例
  • 5.5 模型的概念、配置及训练
  • 第6章 TensorFlow自编码器
  • 6.1 自编码器简介
  • 6.2 卷积自编码器
  • 第7章 TensorFlow高级编程
  • 7.1 Keras基础
  • 7.1.1 构造数据
  • 7.1.2 样本权重和类权重
  • 7.1.3 回调
  • 7.2 函数式API
  • 7.2.1 构建简单的网络
  • 7.2.2 构建多个模型
  • 7.2.3 两种典型的复杂网络
  • 7.3 使用Keras自定义网络层和模型
  • 7.3.1 构建简单网络
  • 7.3.2 构建自定义模型
  • 7.4 Keras训练模型
  • 7.4.1 常见模型的训练流程
  • 7.4.2 自定义指标
  • 7.4.3 自定义训练和验证循环
  • 7.5 Keras模型的保存
  • 第8章 TensorFlow文本分类
  • 8.1 简单文本分类
  • 8.2 卷积文本分类
  • 8.3 RNN文本分类
  • 第9章 TensorFlow图像处理
  • 9.1 图像分类
  • 9.2 图像识别
  • 9.3 生成对抗网络
  • 第10章 TensorFlow决策树
  • 10.1 Boosted Trees简介
  • 10.2 数据预测
  • 第11章 TensorFlow过拟合和欠拟合
  • 11.1 过拟合和欠拟合的基本概念
  • 11.2 过拟合和欠拟合
  • 11.3 优化方法
  • 11.3.1 dropout优化方案
  • 11.3.2 L2正则化优化
  • 第12章 TensorFlow结构化数据
  • 12.1 数字列
  • 12.2 bucketized列
  • 12.3 类别列
  • 12.4 嵌入列
  • 12.5 哈希特征列
  • 12.6 交叉功能列
  • 12.7 结构化数据的使用
  • 第13章 TensorFlow回归
  • 13.1 一元线性回归
  • 13.2 多元线性回归
  • 13.3 汽车油耗回归示例
  • 反侵权盗版声明
  • 封底
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出版方

电子工业出版社

电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。