面向机器智能的TensorFlow实践

本书是一本*佳的 TensorFlow 入门指南。几位作者都来自研发一线,他们用自己的宝贵经验,结合众多高质量的代码,生动讲解 TensorFlow 的底层原理,并从实践角度介绍如何将两种常见模型——深度卷积网络、循环神经网络应用到图像理解和自然语言处理的典型任务中。此外,还介绍了在模型部署和编程中可用的诸多实用技巧。
全书分为四部分,共 9 章。

第一部分(第 1~2 章)讨论 TensorFlow 的设计模式以及选择 TensorFlow 作为深度学习库的优势和面临的挑战,并给出详细的安装指南。

第二部分(第 3~4 章)深入介绍 TensorFlow API 的基础知识和机器学习基础。

第三部分(第 5~6 章)探讨如何用 TensorFlow 实现高级深度模型,涉及卷积神经网络(或 CNN)模型和循环神经网络(或 RNN)模型。

第四部分(第 7~8 章)探讨 TensorFlow API 中*新推出的特性,包括如何准备用于部署的模型、一些有用的编程模式等。

第 9 章给出一些进一步了解 TensorFlow 的学习资源。

资源列表(您可安装网盘客户端下载,可续传也可存放,点此使用客户端):
面向机器智能的TensorFlow实践.pdf : >下载<
密码为:123456
资源问题可以加QQ群:729177218

有很多内容是从互联网采集的,如果触动了您的利益,请一定告知我,我会在第一时间删除数据,联系方式:aws01@ctfile.cn

发表评论