包邮深度学习技术与应用(TENSORFLOW版)

绪论 深度学习 项目一 基于TensorFlow实现线性回归 项目概述 项目目标 知识链接 1.TensorFlow的概念 2.TensorFlow的应用 3.张量与变量 4.线性回归算法 项目实施 任务一 使用TensorFlow实现四则运算 任务二 使用TensorFlow实现一元线性函数计算 任务三 使用TensorFlow搭建线性回归模型 测验 项目总结 项目二 搭建人工神经网络 项目概述 项目目标 知识链接 1.人工神经网络 2.感知机 3.全连接神经网络 4.前向与反向传播 5.认识TensorFlow.keras框架 项目实施 任务一 搭建一个全连接神经网络 任务二 加载经典Mnist数据集 任务三 搭建全连接网络模型实现手写数字识别 任务四 搭建全连接网络模型实现手势识别 测验 项目总结 项目三 卷积神经网络实战 项目概述 项目目标 知识链接 1.深度学习在计算机视觉中的应用 2.卷积神经网络 3.经典的卷积神经网络 4.激活函数 5.损失函数 6.FCN网络 项目实施 任务一 搭建一个卷积神经网络 任务二 使用卷积神经网络实现服装分类 任务三 使用全卷积神经网络实现宠物识别 任务四 模型的存储与调用 任务五 基于YOLO模型实现目标检测 测验 项目总结 项目四 循环神经网络实战 项目概述 项目目标 知识链接 1.自然语言处理 2.自然语言处理的应用场景 3.循环神经网络及其变体 项目实施 任务一 搭建一个循环神经网络 任务二 搭建一个LSTM网络 任务三 学习率衰减实践 任务四 使用循环神经网络实现垃圾邮件检测 任务五 使用循环神经网络实现自动生成纯音乐 测验 项目总结 项目五 对抗生成网络实战 项目概述 项目目标 知识链接 1.有监督、无监督学习 2.生成对抗网络 3.生成对抗网络工作过程 4.生成对抗网络的常见应用 (项目实施 任务一 搭建一个GAN网络 任务二 使用GAN模型生成手写数字 任务三 使用GAN模型生成二次元动漫头像 测验 项目总结 项目六 TensorFlow.js实战 项目概述 项目目标 知识链接 1.TensorFlow.js 2.网页编程语言 项目实施 任务一 配置环境 任务二 基于TensorFlow.js实现回归预测 任务三 基于TensorFlow.js部署网页版手写数字识别 任务四 基于TensorFlow.js部署网页版服饰分类 测验 项目总结 参考文献