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從零開始學TensorFlow2.0/循序漸進學AI系列叢書

  • 作者：編者:趙銘//歐鐵軍|責編:李冰
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121393761
  • 出版日期：2020/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：259
人民幣：RMB 79 元      售價：元
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內容大鋼
    本書從TensorFlow 2.0的基礎知識講起，深入介紹TensorFlow 2.0的進階實戰，並配合項目實戰案例，重點介紹使用TensorFlow 2.0的新特性進行機器學習的方法，使讀者能夠系統地學習機器學習的相關知識，並對TensorFlow 2.0的新特性有更深入的理解。
    本書共14章，主要介紹機器學習、TensorFlow 2.0基礎、張量、數據層、CNN等內容，中間還穿插了機器學習中常見的圖形識別、文本處理和對抗訓練等實例，以幫助讀者理解TensorFlow 2.0。本書著重介紹了在TensorFlow 2.0中使用Keras的方法，Keras是TensorFlow 2.0中的重點概念，十分有必要對其進行學習。
    本書內容通俗易懂、案例豐富、實用性強，特別適用於TensorFlow 2.0的入門者和進階者，以及有志從事機器學習的愛好者，本書還適合用作相關機構的培訓教材。
作者介紹
編者:趙銘//歐鐵軍|責編:李冰
目錄
第1章  人工智慧的概念
  1.1  機器學習
  1.2  神經網路
  1.3  常用的深度學習框架
第2章  TensorFlow初探
  2.2  在Linux系統中安裝TensorFlow 2.0的GPU版本
  2.4  在Windows系統中安裝TensorFlow 2.0的GPU版本
第3章  TensorFlow的基礎概念
  3.1  張量
  3.2  GPU加速
  3.3  數據集
  3.4  自定義層
    3.4.1  網路層的常見操作
    3.4.2  自定義網路層
    3.4.3  網路層組合
    3.4.4  自動求導
第4章  TensorFlow與多層感知器
  4.1  MLP簡介
  4.2  基礎MLP網路
    4.2.1  回歸分析
    4.2.2  分類任務
  4.3  基礎模型
  4.4  權重初始化
  4.5  激活函數
  4.6  批標準化
  4.7  dropout
  4.8  模型集成
  4.9  優化器
第5章  TensorFlow與卷積神經網路
  5.1  基礎卷積神經網路
  5.2  卷積層的概念及示例
  5.3  池化層的概念及示例
  5.4  全連接層的概念及示例
  5.5  模型的概念、配置及訓練
第6章  TensorFlow自編碼器
  6.1  自編碼器簡介
  6.2  卷積自編碼器
第7章  TensorFlow高級編程
  7.1  Keras基礎
    7.1.1  構造數據
    7.1.2  樣本權重和類權重
    7.1.3  回調
  7.2  函數式API
    7.2.1  構建簡單的網路
    7.2.2  構建多個模型
    7.2.3  兩種典型的複雜網路
  7.3  使用Keras自定義網路層和模型
    7.3.1  構建簡單網路
    7.3.2  構建自定義模型
  7.4  Keras訓練模型

    7.4.1  常見模型的訓練流程
    7.4.2  自定義指標
    7.4.3  自定義訓練和驗證循環
  7.5  Keras模型的保存
第8章  TensorFlow文本分類
  8.1  簡單文本分類
  8.2  卷積文本分類
  8.3  RNN文本分類
第9章  TensorFlow圖像處理
  9.1  圖像分類
  9.2  圖像識別
  9.3  生成對抗網路
第10章  TensorFlow決策樹
  10.1  Boosted Trees簡介
  10.2  數據預測
第11章  TensorFlow過擬合和欠擬合
  11.1  過擬合和欠擬合的基本概念
  11.2  過擬合和欠擬合
  11.3  優化方法
    11.3.1  dropout優化方案
    11.3.2  L2正則化優化
第12章  TensorFlow結構化數據
  12.1  數字列
  12.2  bucketized列
  12.3  類別列
  12.4  嵌入列
  12.5  哈希特徵列
  12.6  交叉功能列
  12.7  結構化數據的使用
第13章  TensorFlow回歸
  13.1  一元線性回歸
  13.2  多元線性回歸
  13.3  汽車油耗回歸示例

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