





作者:袁梅宇
定价:69元
印次:1-1
ISBN:9787302559702
出版日期:2020.08.01
印刷日期:2020.08.18
图书责编:魏莹
图书分类:零售
《深度学习TensorFlow编程实战》讲述深度学习的基本原理,使用TensorFlow实现涉及的深度学习算法。通过理论学习和编程操作,使读者了解并掌握深度学习的原理和TensorFlow编程技能,拉近理论与实践的距离。全书共分为10章,主要内容包括TensorFlow介绍、TensorFlow文件操作、BP神经网络原理与实现、TensorFlow基础编程、神经网络训练与优化、卷积神经网络原理、卷积神经网络示例、词嵌入模型、循环神经网络原理、循环神经网络示例。全书源码全部在TensorFlow 1.13版本上调试成功。 《深度学习TensorFlow编程实战》内容较全面、可操作性强,做到了理论与实践相结合。本书适合深度学习和TensorFlow编程人员作为入门和提高的技术参考书,也适合用作计算机专业高年级本科生和研究生的教材或教学参考书。
袁梅宇,北航工学博士,硕士导师,现在昆明理工大学计算机系任教。为本科生和研究生主讲Java程序设计、Java EE技术、数据库原理、人工智能、Dot Net技术等核心课程,参加过863 CIMS Net建设、中欧合作项目DRAGON和多项国家基金和省基金项目,第一作者公开发表论文十余篇,软件著作权(颁证)六项。第一作者专著有《Java EE企业级编程开发实例详解》、《数据挖掘与机器学习——WEKA应用技术与实践》(第一版、第二版)、《求精要诀——Java EE编程开发案例精讲》。
前言 深度学习是机器学习中最激动人心的领域,深度学习算法工程师、图像视觉工程师和自然语言处理工程师逐渐成为报酬高的新兴职业,各行各业的公司都在寻求具备深度学习理论知识和TensorFlow编程技能的人才。只有具备深度学习相关理论和实践技能,才更有可能在上述新兴职业中获得成功,但是学习和掌握神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等深度学习理论具有一定的难度,同时掌握TensorFlow等常用深度学习工具更显得困难重重,因此一本容易上手的深度学习入门书籍肯定会对初学者有很大帮助。本书就是专门为初学者精心编写的。 初学者学习深度学习理论与TensorFlow编程技术一般都会面临两大障碍。第一大障碍是深度学习理论基础。深度学习包含很多需要掌握的基本概念,如神经元、全连接、Dropout、Normalizing、权重初始化、优化算法、卷积神经网络、卷积层、池化层、残差网络、Inception网络、迁移学习、循环神经网络、LSTM、GRU、双向循环神经网络、词嵌入、Word2Vec、GloVe、注意力机制等,学习和理解这些概念需要花费大量的时间和精力,学习周期漫长。第二大障碍是编程实践。TensorFlow是一个非常庞大的开源平台,拥有一个包含各种工具、库和社区资源的全面、灵活的生态系统。即便使用最为流行的Python接口,也有多种API可选,如低级TensorFlow API、Estimators和Keras,这三种API使得学习TensorFlow编程更为困难,学习曲线陡且应用中会不断遇到新问题。 本书就是为了让初学者顺利入门而设计的。首先,本书讲述深度学习的基本原理。了解基本的深...
1.1 深度学习与TensorFlow简介 2
1.1.1 深度学习简介 2
1.1.2 TensorFlow简介 3
1.2 TensorFlow的安装 6
1.2.1 Anaconda下载 6
1.2.2 在Windows平台安装TensorFlow 7
1.2.3 在Linux Ubuntu下安装TensorFlow 8
1.2.4 Anaconda管理 9
1.3 常用数据集 13
1.3.1 MNIST数据集 13
1.3.2 Fashion-MNIST数据集 14
1.3.3 IMDB数据集 16
1.3.4 CIFAR-10数据集 18
1.3.5 REUTERS数据集 20
1.3.6 QIQC数据集 22
1.3.7 Dogs vs. Cats数据集 23
第2章 TensorFlow文件操作 25
2.1 CSV文件操作 26
2.1.1 读取CSV文件 26
2.1.2 生成CSV文件 27
2.2 编写网络下载程序 28
2.3 TFRecords文件操作 30
2.3.1 生成TFRecords文件 30
2.3.2 读取TFRecords文件 33
2.4 数据集API 35
2.4.1 数据集对象 35
2.4.2 读取内存数据 36
2.4.3 读取文本文件 38
2.4.4 读取CSV文件 39
2.4.5 读取图像文件 41
第3章 BP神经网络原理与实现 45
3.1 ... 查看详情