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出版者:Heinemann

作者:Ellis, Linda

出品人:

页数:176

译者:

出版时间:2007-9

价格:$ 33.90

装帧:Pap

isbn号码:9780325009988

丛书系列:

图书标签:

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好的，这是一本关于深度学习框架TensorFlow的入门指南的图书简介，旨在帮助读者从零开始掌握这一强大工具。 --- 书名：《深度学习的基石：TensorFlow实战与应用》 图书简介 在数据驱动的时代，深度学习无疑是推动人工智能领域飞速发展的核心引擎。从自动驾驶到自然语言处理，再到医疗影像分析，TensorFlow作为Google推出的强大开源机器学习框架，已成为构建、训练和部署复杂神经网络模型的行业标准之一。然而，对于初学者而言，面对纷繁复杂的概念、代码结构和生态系统，往往感到无从下手。 本书《深度学习的基石：TensorFlow实战与应用》正是为填补这一空白而精心编写的。它并非仅仅是API手册的罗列，而是一本结构清晰、注重实践、深入浅出的入门向导。我们的目标是，让读者在合上本书时，不仅理解TensorFlow的工作原理，更能自信地利用它解决实际问题。 本书的独到之处与核心内容 本书采用了“理论铺垫—核心概念—实战演练—高级应用”的递进式结构，确保读者能够稳扎稳打地建立起坚实的知识体系。 第一部分：基础构建——理解TensorFlow的内核 在本书的开篇，我们将带领读者进入TensorFlow的世界。我们不会直接跳入复杂的代码，而是首先解释TensorFlow的设计哲学：计算图的概念。我们将详细阐述张量（Tensors）如何作为数据载体，以及会话（Sessions）如何驱动计算的执行。 环境搭建与核心组件：详尽指导读者完成Python环境、TensorFlow库以及必要的硬件（如GPU）的配置。随后，我们将深入讲解`tf.constant`、`tf.Variable`、`tf.placeholder`（在旧版中，或侧重`tf.data`的输入管道）等基础操作符。 自动微分的魔力：理解梯度下降是深度学习的基石。我们将用清晰的数学直觉和TensorFlow的自动微分功能（如`tf.GradientTape`）相结合，展示如何高效、准确地计算损失函数的梯度，这是训练模型的关键所在。 第二部分：构建你的第一个神经网络 掌握了基础操作后，我们将进入激动人心的构建模型阶段。本书将严格遵循Keras API（TensorFlow 2.x的官方高级API），因为它极大地简化了模型的构建流程，让用户能更专注于模型的设计而不是底层实现的繁琐。 从线性回归到多层感知机（MLP）：我们将从最简单的线性模型开始，逐步扩展到拥有多个隐藏层的全连接网络。每一步都伴随着详细的代码实现和参数解释，包括激活函数的选择（Sigmoid, ReLU等）及其对非线性拟合能力的影响。 训练循环的精雕细琢：我们不会停留在调用`model.fit()`上，而是会深入探究其背后的机制。读者将学习如何手动定义优化器（如Adam, SGD）、损失函数（如交叉熵、均方误差），并理解批次大小（Batch Size）和学习率（Learning Rate）对收敛性的决定性作用。 第三部分：处理复杂数据——CNN与RNN的实战 现实世界的数据往往不是简单的向量，而是图像（高维网格数据）或序列（文本、时间序列）。本部分将聚焦于处理这些复杂数据类型的核心架构。 卷积神经网络（CNN）入门：我们将以图像分类任务（如MNIST/CIFAR-10）为例，系统介绍卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）和全连接层的组合。本书将详细解读滤波器（Filter）的工作原理，以及如何通过增加网络的深度来提取更抽象的特征。 循环神经网络（RNN）与序列建模：对于文本分析和时间序列预测，RNN是不可或缺的工具。我们将介绍标准的RNN结构，并重点阐述长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何克服梯度消失问题，从而有效地捕捉长距离依赖关系。 第四部分：优化、调参与部署的艺术 一个模型训练成功仅仅是项目的一半，如何让模型在未知数据上表现优异，并将成果转化为实际应用，是衡量其价值的关键。 模型性能调优策略：本书将系统性地介绍过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）的诊断与解决方案，包括正则化技术（L1/L2）、Dropout的应用，以及早停法（Early Stopping）。我们将探讨超参数搜索的系统方法。 数据管道的构建（tf.data）：高效的数据输入是训练大规模模型的瓶颈之一。我们将深入讲解`tf.data` API，展示如何构建高性能、可重复利用的数据输入管道，实现数据预处理、缓存和并行化加载。 模型保存与部署基础：学习如何使用SavedModel格式保存训练好的模型，并初步介绍TensorFlow Serving和TensorFlow Lite，为将模型部署到服务器或移动设备打下坚实基础。 面向读者 本书特别适合以下读者群体： 1. 具备Python编程基础，希望系统学习深度学习和TensorFlow的初学者。 2. 了解基础机器学习概念，希望快速掌握TensorFlow实战技能的工程师或数据科学家。 3. 希望通过动手实践，理解主流深度学习模型（CNN/RNN）内部工作机制的学习者。 通过《深度学习的基石：TensorFlow实战与应用》，你将获得的不只是代码片段，而是一套完整、健壮的深度学习解决问题的思维框架。准备好，让我们一起在TensorFlow的广阔天地中，奠定坚实的深度学习基础。

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