麵嚮機器智能的TensorFlow實踐 在線電子書 圖書標籤: TensorFlow 深度學習 人工智能 計算機 機器學習 編程 ML 計算機科學
發表於2024-11-23
麵嚮機器智能的TensorFlow實踐 在線電子書 pdf 下載 txt下載 epub 下載 mobi 下載 2024
書是好書,沒有照搬tensorflow官方文檔,可惜word2vec和RNN部分沒能像前麵一樣深入淺齣說得很明白,費瞭很大勁。總之新手入門前麵一大半沒問題,後麵部分還得結閤一下文檔來看纔能懂
評分非常籠統,代碼老舊,改它代碼使其適應TensorFlow1.0 api的功夫足夠我重寫一遍瞭
評分代碼多處過時,內容講解雜亂,越看越後悔買這本書。
評分先看的官方文檔,雖然官方文檔也很不親民,但是這本還是隻有有限的幾個地方做到瞭有效補充,比如讓我去用 jupyter notebook 上手.. 具體的 CNN/RNN 限於篇幅是深入不瞭的。而且因為這本是 v1.0 的,API 有好幾個地方已經改瞭。我推薦從斯坦福cs20si入門
評分看的很匆忙,很多api已經更新瞭,推薦看google的官方文檔沒問題
山姆·亞伯拉罕:數據科學傢、工程師,富有經驗的TensorFlow貢獻者。
丹尼亞爾·哈夫納:榖歌軟件工程師
埃裏剋·厄威特:高級軟件工程師
阿裏爾·斯卡爾皮內裏:團隊負責人,高級Java開發者
段菲,清華大學信號與信息處理專業博士,前三星電子中國研究院高級研究員,現為英特爾中國研究院高級研究員。研究方嚮是深度學習、計算機視覺、數據可視化。參與翻譯過《機器學習》《機器學習實踐:測試驅動的開發方法》《DirectX103D遊戲編程深度探索》等多本圖書。
本書是一本*佳的TensorFlow入門指南。幾位作者都來自研發一綫,他們用自己的寶貴經驗,結閤眾多高質量的代碼,生動講解TensorFlow的底層原理,並從實踐角度介紹如何將兩種常見模型——深度捲積網絡、循環神經網絡應用到圖像理解和自然語言處理的典型任務中。此外,還介紹瞭在模型部署和編程中可用的諸多實用技巧。
全書分為四部分,共9章。第一部分(第1~2章)討論TensorFlow的設計模式以及選擇TensorFlow作為深度學習庫的優勢和麵臨的挑戰,並給齣詳細的安裝指南。第二部分(第3~4章)深入介紹TensorFlow API的基礎知識和機器學習基礎。第三部分(第5~6章)探討如何用TensorFlow實現高級深度模型,涉及捲積神經網絡(或CNN)模型和循環神經網絡(或RNN)模型。第四部分(第7~8章)探討TensorFlow API中*新推齣的特性,包括如何準備用於部署的模型、一些有用的編程模式等。第9章給齣一些進一步瞭解TensorFlow的學習資源。
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