TensorFlow实战 在线电子书 图书标签: TensorFlow 深度学习 机器学习 人工智能 计算机 技术 编程 技术帝
发表于2024-12-27
TensorFlow实战 在线电子书 pdf 下载 txt下载 epub 下载 mobi 下载 2024
向人工智能迈进。
评分做数据挖掘的,所以深度学习这块的模型基本上用不太上,不过每次跟人吹牛逼的时候总会扯到着一块,感觉不说点什么显得多不专业啊,然后就想了解着一块。其实简单的BP 以前也接触过,但是多层的神经网络确实没怎么系统的了解,然后就看了这本书。算是本还不错的深度学习的入门书吧,得益于tensorflow本身的封装层次设计合理,所以可以相对自由的写一些的模型,从而学到一些模型的细节,而又不必纠结于成篇的公式,可以说面向初学者友好的一本讲深度学习的书,也算是对得起实战二字。不过即便这样看这书也又必须的门槛的,假如你是测试集、训练集,损失函数、正则化,梯度下降、牛顿法都不了解的小白可能会看起来一脸懵逼吧。总之算是很好的一本DL的入门书,内容融合的作者自己对模型的理解,而且还是国人写的,读起来比较有快感,好评!
评分都是水军,买了就知道了
评分向人工智能迈进。
评分侧重TF和现有的各种神经网络方法结合,名副其实“实战”。
黄文坚,PPmoney大数据算法总监,负责集团的风控、理财、互联网证券等业务的数据挖掘工作。Google TensorFlow Contributor。前明略数据技术合伙人,领导了对诸多大型银行、保险公司、基金的数据挖掘项目,包括建立金融风控模型、新闻舆情分析、保险复购预测等。曾就职于阿里巴巴搜索引擎算法团队,负责天猫个性化搜索系统。曾参加阿里巴巴大数据推荐算法大赛,于7000多支队伍中获得前10名。本科、研究生就读于香港科技大学,曾在会议和期刊SIGMOBILE MobiCom、IEEE Transactions on Image Processing发表论文,研究成果获美国计算机协会移动计算大会(MobiCom)移动应用技术冠军,并获得两项美国专利和一项中国专利。
唐源,目前在芝加哥的Uptake公司带领团队建立用于多个物联网领域的数据科学引擎进行条件和健康监控,也建立了公司的预测模型引擎,现在被用于航空、能源等大型机械领域。一直活跃在开源软件社区,是TensorFlow和DMLC的成员,是TensorFlow、XGBoost、MXNet等软件的committer,TF.Learn、ggfortify等软件的作者,以及caret、pandas等软件的贡献者。曾获得谷歌Open Source Peer Bonus,以及多项高校和企业编程竞赛的奖项。在美国宾州州立大学获得荣誉数学学位,曾在本科学习期间成为创业公司DataNovo的核心创始成员,研究专利数据挖掘、无关键字现有技术搜索、策略推荐等。
Google近日发布了TensorFlow 1.0候选版,这个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步。自TensorFlow于2015年底正式开源,距今已有一年多,这期间TensorFlow不断给人以惊喜,推出了分布式版本,服务框架TensorFlow Serving,可视化工具TensorFlow,上层封装TF.Learn,其他语言(Go、Java、Rust、Haskell)的绑定、Windows的支持、JIT编译器XLA、动态计算图框架Fold,以及数不胜数的经典模型在TensorFlow上的实现(Inception Net、SyntaxNet等)。在这一年多时间,TensorFlow已从初入深度学习框架大战的新星,成为了几近垄断的行业事实标准。
《TensorFlow实战》希望用简单易懂的语言带领大家探索TensorFlow(基于1.0版本API)。在《TensorFlow实战》中我们讲述了TensorFlow的基础原理,TF和其他框架的异同。并用具体的代码完整地实现了各种类型的深度神经网络:AutoEncoder、MLP、CNN(AlexNet,VGGNet,Inception Net,ResNet)、Word2Vec、RNN(LSTM,Bi-RNN)、Deep Reinforcement Learning(Policy Network、Value Network)。此外,《TensorFlow实战》还讲解了TensorBoard、多GPU并行、分布式并行、TF.Learn和其他TF.Contrib组件。《TensorFlow实战》希望能帮读者快速入门TensorFlow和深度学习,在工业界或者研究中快速地将想法落地为可实践的模型。
作者由浅入深的首先介绍了TensorFlow的架构,以及与各种主流架构的对比。其次,开篇比较详细的介绍了TensorFlow的安装,分布CPU和GPU两个版本。接着,作者介绍了几种深度神经网络,包括最基础的前馈网络,重点介绍用于图像方面的卷积神经网络,以及用于文本和自然语言处理方面...
评分作者由浅入深的首先介绍了TensorFlow的架构,以及与各种主流架构的对比。其次,开篇比较详细的介绍了TensorFlow的安装,分布CPU和GPU两个版本。接着,作者介绍了几种深度神经网络,包括最基础的前馈网络,重点介绍用于图像方面的卷积神经网络,以及用于文本和自然语言处理方面...
评分《TensorFlow实战》真的非常实用、易懂,能快速入门和深度学习,感觉真的买对了,学习体验棒棒哒????!在学习中体验想法落地为实践模型的乐趣! 在《TensorFlow实战》中讲述了TensorFlow的基础原理,TF和其他框架的异同。并用具体的代码完整地实现了各种类型的深度神经网络:Au...
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