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TensorFlow+Keras深度學習人工智慧實踐應用

  • 作者：林大貴
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302493020
  • 出版日期：2018/02/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：311
人民幣：RMB 69 元      售價：元
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內容大鋼
    林大貴著的《TensorFlow+Keras深度學習人工智慧實踐應用》提供安裝、上機操作指南，同時輔以大量範例程序介紹TensorFlow+Keras深度學習方面的知識。本書分9部分，共21章，內容主要包括基本概念介紹、TensorFlow與Keras的安裝、Keras MNIST手寫數字識別、Keras CIFAR-10照片圖像物體識別、Keras多層感知器預測泰坦尼克號上旅客的生存概率、使用Keras MLP、RNN、LSTM進行IMDb自然語言處理與情感分析、以TensorFlow張量運算模擬神經網路的運行、TensorFlow MNIST手寫數字識別、使用GPU大幅加快深度學習訓練。
    TensorFlow+Keras深度學習方面的知識不需要具備高等數學模型、演算法等專業知識，讀者只需要具備基本的Python程序設計能力，按照本書的步驟循序漸進地學習，就可以了解深度學習的基本概念，進而實際運用深度學習的技術。
作者介紹
林大貴
目錄
第1章  人工智慧、機器學習與深度學習簡介
  1.1 人工智慧、機器學習、深度學習的關係
  1.2 機器學習介紹
  1.3 機器學習分類
  1.4 深度學習簡介
  1.5 結論
第2章  深度學習的原理
  2.1 神經傳導的原理
  2.2 以矩陣運算模擬神經網路
  2.3 多層感知器模型
  2.4 使用反向傳播演算法進行訓練
  2.5 結論
第3章  TensorFlow與Keras介紹
  3.1 TensorFlow架構圖
  3.2 TensorFlow簡介
  3.3 TensorFlow程序設計模式
  3.4 Keras介紹
  3.5 Keras程序設計模式
  3.6 Keras與TensorFlow比較
  3.7 結論
第4章  在Windows中安裝TensorFlow與Keras
  4.1 安裝Anacinda
  4.2 啟動命令提示符
  4.3 建立TensorFlow的Anaconda虛擬環境
  4.4 在Anaconda虛擬環境安裝TensorFlow與Keras
  4.5 啟動Jupyter Notebook
  4.6 結論
第5章  在Linux Ubuntu中安裝TensorFlow與Keras
  5.1 安裝Anaconda
  5.2 安裝TensorFlow與Keras
  5.3 啟動Jupyter Notebook
  5.4 結論
第6章  Keras MNIST手寫數字識別數據集
  6.1 下載MNIST數據
  6.2 查看訓練數據
  6.3 查看多項訓練數據images與label
  6.4 多層感知器模型數據預處理
  6.5 features數據預處理
  6.6 label數據預處理
  6.7 結論
第7章  Keras多層感知器識別手寫數字
  7.1 Keras多元感知器識別MNIST手寫數字圖像的介紹
  7.2 進行數據預處理
  7.3 建立模型
  7.4 進行訓練
  7.5 以測試數據評估模型準確率
  7.6 進行預測
  7.7 顯示混淆矩陣
  7.8 隱藏層增加為1000個神經元
  7.9 多層感知器加入DropOut功能以避免過度擬合

  7.10 建立多層感知器模型包含兩個隱藏層
  7.11 結論
第8章  Keras卷積神經網路識別手寫數字
第9章  Keras CIFAR-10圖像識別數據集
第10章  Keras卷積神經網路識別CIFAR-10圖像
第11章  Keras泰坦尼克號上的旅客數據集
第12章  Keras多層感知器預測泰坦尼克號上旅客的生存概率
第13章  IMDb網路電影數據集與自然語言處理
第14章  Keras建立MLP、RNN、LSTM模型進行IMDb情感分析
第15章  TensorFlow程序設計模式
第16章  以TensorFlow張量運算模擬神經網路的運行
第17章  TensorFlow MNIST手寫數字識別數據集
第18章  TensorFlow多層感知器識別手寫數字
第19章  TensorFlow卷積神經網路識別手寫數字
第20章  TensorFlow GPU版本的安裝
第21章  使用GPU加快TensorFlow與Keras訓練
附錄A 本書範例程序的下載與安裝說明

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