051月 2019

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TensorFlow实战电子书

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《TensorFlow实战》,电子工业出版社出版,作者:黄文坚, 唐源 。TensorFlow的开源对整个学术界及工业界都产生了巨大的影响,可以比做机器学习的Hadoop。本书涵盖了从多层感知机、CNN、RNN到强化学习等一系列模型的TensorFlow实现。在详尽地介绍算法和模型的细节的同时穿插实际的代码,对帮助读者快速建立算法和代码的联系大有助益。对入门TensorFlow和深度学习的研究者来说是一份非常好的学习材料。TensorFlow是基于ComputationGraph的机器学习框架,支持GPU和分布式,是目前有影响力的开源深度学习系统。TensorFlow的工程实现非常优秀,拓展也非常灵活,对机器学习尤其是深度学习的推广大有裨益。本书结合了大量的实际例子,清晰地讲解了如何使用TensorFlow构筑常见的深度学习模型,可通读也可作为工具书查阅。

《TensorFlow实战》图书目录

1TensorFlow基础1
1.1TensorFlow概要1
1.2TensorFlow编程模型简介4
2TensorFlow和其他深度学习框架的对比18
2.1主流深度学习框架对比18
2.2各深度学习框架简介20
3TensorFlow第一步39
3.1TensorFlow的编译及安装39
3.2TensorFlow实现SoftmaxRegression识别手写数字46
4TensorFlow实现自编码器及多层感知机55
4.1自编码器简介55
4.2TensorFlow实现自编码器59
4.3多层感知机简介66
4.4TensorFlow实现多层感知机70
5TensorFlow实现卷积神经网络74
5.1卷积神经网络简介74
5.2TensorFlow实现简单的卷积网络80
5.3TensorFlow实现进阶的卷积网络83
6TensorFlow实现经典卷积神经网络95
6.1TensorFlow实现AlexNet97
6.2TensorFlow实现VGGNet108
6.3TensorFlow实现GoogleInceptionNet119
6.4TensorFlow实现ResNet143
6.5卷积神经网络发展趋势156
7TensorFlow实现循环神经网络及Word2Vec159
7.1TensorFlow实现Word2Vec159
7.2TensorFlow实现基于LSTM的语言模型173
7.3TensorFlow实现BidirectionalLSTMClassifier188
8TensorFlow实现深度强化学习195
8.1深度强化学习简介195
8.2TensorFlow实现策略网络201
8.3TensorFlow实现估值网络213
9TensorBoard、多GPU并行及分布式并行233
9.1TensorBoard233
9.2多GPU并行243
9.3分布式并行249
10TF.Learn从入门到精通259
10.1分布式Estimator259
10.2深度学习Estimator267
10.3机器学习Estimator272
10.4DataFrame278
10.5监督器Monitors279
11TF.Contrib的其他组件283
11.1统计分布283
11.2Layer模块285
11.3性能分析器tfprof293

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