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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作者：李昂

出版社：中国水利水电出版社

本类榜单：计算机/网络

分类：计算机/网络 > 计算机理论

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ISBN：9787522617275
装帧：平装-胶订
册数：暂无
重量：暂无
开本：16开
页数：284
出版时间：2023-05-01
条形码：9787522617275 ; 978-7-5226-1727-5

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。

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，*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。

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

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