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TensorFlow实战黄文坚

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￥ 4.67 0.6折 ￥ 79 八五品

库存2件

山东枣庄
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作者黄文坚

出版社电子工业出版社

ISBN9787121309120

出版时间2017-02

装帧其他

开本16开

定价79元

货号9787121309120

上书时间2023-07-10

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   商品详情   

品相描述：八五品
商品描述
作者简介

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*级会议和期刊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）*佳移动应用技术**，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。



目录
1  TensorFlow基础
  1.1  TensorFlow概要
  1.2  TensorFlow编程模型简介
2  TensorFlow和其他深度学习框架的对比
  2.1  主流深度学习框架对比
  2.2  各深度学习框架简介
3  TensorFlow步
  3.1  TensorFlow的编译及安装
  3.2  TensorFlow实现SoftmaxRegression识别手写数字
4  TensorFlow实现自编码器及多层感知机
  4.1  自编码器简介
  4.2  TensorFlow实现自编码器
  4.3  多层感知机简介
  4.4  TensorFlow实现多层感知机
5  TensorFlow实现卷积神经网络
  5.1  卷积神经网络简介
  5.2  TensorFlow实现简单的卷积网络
  5.3  TensorFlow实现进阶的卷积网络
6  TensorFlow实现经典卷积神经网络
  6.1  TensorFlow实现AlexNet
  6.2  TensorFlow实现VGGNet
  6.3  TensorFlow实现GoogleInceptionNet
  6.4  TensorFlow实现ResNet
  6.5  卷积神经网络发展趋势
7  TensorFlow实现循环神经网络及Word2Vec
  7.1  TensorFlow实现Word2Vec
  7.2  TensorFlow实现基于LSTM的语言模型
  7.3  TensorFlow实现BidirectionalLSTMClassifier
8  TensorFlow实现深度强化学习
  8.1  深度强化学习简介
  8.2  TensorFlow实现策略网络
  8.3  TensorFlow实现估值网络
9  TensorBoard、多GPU并行及分布式并行
  9.1  TensorBoard
  9.2  多GPU并行
  9.3  分布式并行
10  TF.Learn从入门到精通
  10.1  分布式Estimator
  10.2  深度学习Estimator
  10.3  机器学习Estimator
  10.4  DataFrame
  10.5  监督器Monitors
11  TF.Contrib的其他组件
  11.1  统计分布
  11.2  Layer模块
  11.3  性能分析器tfprof
参考文献

内容摘要
 由黄文坚、唐源著的《TensorFlow实战》介绍了TensorFlow的基础原理和应用，并侧重于结合实际例子讲解使用了ensorFlow的方法。TensorFlow目前最
主要的应用是在机器学习和深度学习领域，本书讲解了全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、
深度强化学习等常见的深度学习模型．还介绍了TensorBoard、单机多GPU并行、分布式并行，TFLcam和其他了ensorFlow辅助组件。
本书适合有一定深度学习基础和代码编写能力的读者，书中对深度学习技术也有一定的介绍。

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