TENSORFLOW与神经网络——图解深度学习的框架搭建、算法机制和场景应用

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TENSORFLOW与神经网络——图解深度学习的框架搭建、算法机制和场景应用

作者:李昂

页数:284

出版社:中国水利水电出版社

出版日期:2023

ISBN:9787522617275

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内容简介

本书从人工智能的发展史讲起,逐步深入神经网络的框架结构以及算法优化的原理,最后通过经典案例为读者在实战中演示神经网络的具体工作流程。让读者通过理论结合实战的方式深入了解深度学习的核心特点及用法。本书共 10 章,涵盖的主要内容有深度学习探索、安装 TensorFlow、初识 TensorFlow、深度神经网络、机器学习优化问题、全连接神经网络的经典实战、认识卷积神经网络、经典 CNN 实战系列、循环神经网络、对抗神经网络。本书配有漫画插图,以经典案例和身边的生活场景作为算法实操的素材来源,极大地增强了本书的可读性,非常适合深度学习的人工智能爱好者阅读。另外,本书也可作为相关培训机构的教材。

作者简介

李昂,在传统行业做不传统的事情,业内最早的建筑机器人项目经理,目前在江苏产业技术研究院道路研究所担任青年研究员,负责智慧工地开发项目;研究人工智能10余年,出版相关书籍《机器学习数学基础:概率论与数理统计》;其写作风格幽默,擅长通过漫画和现实案例讲解专业知识。

本书特色

本书共10章,涵盖的主要内容有深度学习探索、安装TensorFlow、初识TensorFlow、深度神经网络、机器学习优化问题、全连接神经网络的经典实战、卷积神经网络、经典卷积神经网络实战系列、循环神经网络、对抗神经网络。

目录

第1章深度学习探索
什么是深度学习
人工智能发展史
机器学诞生
什么是机器学习
数据集
多维空间
维数祸根
监督学习
无监督学习
半监督学习
横空出世的深度学习
人工神经网络
TensorFlow
其他深度学习框架
Caffe框架的优劣势……20
Torch框架的优劣势
Theano 框架
MXNet框架的优劣势………23
Keras 框架的优劣势
深度学主流应用
计算机视觉
自然语言处理
强化学习
第2章
安装TensorFlow
安装前的准备工作
关于Python
Python 运行环境的安装
……
网络框架搭建有条件的
生成模型
10.4垃圾邮件的甄别实战
下载数据库
10.4.2分析工作数据与广告
生成对抗网络
10.4.4建立算法模型——谁是
垃圾软件
10.4.5数据评估
PDF更新中
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