TensorFlow从零开始学
￥ 20.7 2.3折 ￥ 89 九五品
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作者侯伦青王飞邓昕史周安
出版社电子工业出版社
ISBN9787121379741
出版时间2020-03
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数200页
定价89元
上书时间2024-12-03
商品详情
- 品相描述：九五品
- 商品描述
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基本信息
书名:TensorFlow从零开始学
定价：89.00元
作者:侯伦青王飞邓昕史周安
出版社：电子工业出版社
出版日期：2020-03-01
ISBN：9787121379741
字数：
页码：200
版次：
装帧：平装
开本：大16开
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编辑推荐
1.小白式学习进程：作者本身也是从小白开始入门深度学习的。本书无论在内容和案例的选择上，还是在讲解思路及语言风格上，均适合初学者入门。2.实战式应用案例：本书实战案例丰富，涵盖图像分类、聊天机器人、新闻文本分类和游戏控制等方面，从数据预处理到模型训练部署全流程讲解。3.高配式体验设计：除了书本中的内容，本书还配备了一个GitHub仓库，提供丰富的实战项目和学习资源，帮助初学者轻松进入人工智能这一前沿的热门领域。
内容提要
目录
章 机器学习基础 / 1 1.1 人工智能：是机遇也是挑战 / 2 1.2 机器学习 / 2 1.2.1 什么是机器学习 / 2 1.2.2 用机器学习解决问题的一般流程 / 4 1.2.3 数据预处理 / 6 1.2.4 特征工程 / 7 1.2.5 模型的评估和选择 / 10 1.3 深度学习的发展历程及应用 / 16 1.3.1 深度学习的发展历程 / 16 1.3.2 深度学习的应用 / 18 1.4 本章练习 / 20 第 2 章 TensorFlow 基础 / 21 2.1 TensorFlow 2.0 简介 / 22 2.1.1 TensorFlow 的基本概念 / 22 2.1.2 从 1.x 到 2.0 的变化 / 25 2.1.3 TensorFlow 2.0 的架构 / 26 2.2 TensorFlow 2.0 的安装 / 27 2.3 TensorFlow 2.0 的使用 / 33 2.3.1 “tf.data”API / 33 2.3.2 “tf.keras”API / 40 2.4 使用 GPU 加速 / 47 2.4.1 安装配置 GPU 环境 / 47 2.4.2 使用 TensorFlow-GPU / 53 2.5 本章小结 / 55 第 3 章 前馈神经网络 / 56 3.1 神经网络 / 57 3.1.1 感知器模型 / 57 3.1.2 多层神经网络 / 58 3.2 激活函数 / 61 3.2.1 Logistic 函数 / 61 3.2.2 Tanh 函数 / 61 3.2.3 ReLU 函数 / 62 3.3 损失函数和输出单元 / 63 3.3.1 损失函数的选择 / 63 3.3.2 输出单元的选择 / 64 3.4 小试牛刀：MNIST 手写数字识别 / 65 3.4.1 MNIST 数据集 / 66 3.4.2 数据处理 / 67 3.4.3 简单前馈神经网络的实现 / 70 3.5 本章小结 / 72 3.6 本章练习 / 72 第 4 章 卷积神经网络 / 73 4.1 卷积神经网络的基本特征与 基本结构 / 74 4.2 卷积层 / 76 4.2.1 什么是卷积 / 76 4.2.2 滑动步长和零填充 / 79 4.2.3 卷积层的基本结构 / 81 4.3 池化层 / 83 4.4 小试牛刀： CNN 实现图像分类 / 84 4.5 本章小结 / 92 4.6 本章练习 / 92 第 5 章 循环神经网络 / 93 5.1 简单循环神经网络 / 94 5.1.1 循环神经网络的基本 结构 / 95 5.1.2 循环神经网络的运算过程和 参数更新 / 96 5.2 常用循环神经网络 / 100 5.2.1 多层循环神经网络 / 101 5.2.2 双向循环神经网络 / 101 5.2.3 TensorFlow 实现循环神经 网络 / 102 5.3 长期依赖问题及其优化 / 107 5.4 门控循环神经网络 / 110 5.4.1 长短期记忆网络 / 110 5.4.2 门控循环单元 / 114 5.4.3 TensorFlow 实现 LSTM 和 GRU / 115 5.5 循环神经网络的应用 / 116 5.5.1 文本分类 / 116 5.5.2 序列标注 / 117 5.5.3 机器翻译 / 118 5.6 注意力模型 / 119 5.7 本章小结 / 121 5.8 本章练习 / 121 第 6 章 深度强化学习 / 122 6.1 从 AlphaGo 看深度强化学习 / 123 6.2 强化学习基础知识 / 126 6.2.1 强化学习问题 / 126 6.2.2 马尔可夫决策过程 / 128 6.2.3 价值函数和贝尔曼 方程 / 130 6.3 有模型的强化学习方法 / 131 6.3.1 价值迭代 / 132 6.3.2 策略迭代 / 132 6.4 无模型的强化学习方法 / 133 6.4.1 蒙特卡罗方法 / 133 6.4.2 时序差分学习 / 136 6.4.3 值函数近似 / 139 6.4.4 策略搜索 / 139 6.5 强化学习算法 / 141 6.5.1 Q-Learning 算法 / 141 6.5.2 Monte Carlo Policy Gradient 算法 / 146 6.5.3 Actor-Critic 算法 / 150 6.6 深度强化学习算法 / 154 6.6.1 Deep Q-Networks（DQN） / 154 6.6.2 Deep Deterministic Policy Gradient（DDPG） / 156 6.7 本章小结 / 157 6.8 本章练习 / 157 第 7 章 项目实战 / 158 7.1 CNN 实战项目一：Chars74K / 158 7.2 CNN 实战项目二：CIFAR-10 / 166 7.3 RNN实战项目一：新闻文本分类 / 174 7.4 RNN 实战项目二：聊天机器人 / 180 7.5 DRL 实战项目：DQN / 189
作者介绍
侯伦青，目前从事人机对话相关的工作。热衷于自然语言处理、机器学习以及深度强化学习相关的研究。王飞，TensorflowNews 和PytorchChina 社区创始人。目前从事自然语言处理相关的基础算法研究，主要是中文分词，文本分类，数据挖掘。邓昕，“磐创科技”创始人，主攻深度学习与自然语言处理方向。史周安，人工智能技术爱好者、实践者与探索者。目前从事弱监督学习、迁移学习与医学图像相关工作。
序言
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【封面】
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