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TensorFlow機器學習實用指南

  • 作者：(美)亞歷克西婭·奧德瓦特//康拉德·巴納赫維奇//盧卡·馬薩龍|責編:孫興芳|譯者:羅倩倩
  • 出版社：北京航空航天大學
  • ISBN：9787512441507
  • 出版日期：2023/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：327
人民幣：RMB 119 元      售價：元
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內容大鋼
    本書將教你如何使用TensorFlow進行複雜的數據計算，並會讓你比以往任何時候都更深入地挖掘和獲得對數據的見解。在本書的幫助下，你將學到訓練模型、模型評估、回歸分析、表格數據、圖像以及文本處理和預測等內容。你將使用最新版本的谷歌機器學習庫TensorFlow探索RNN、CNN、GAN和強化學習。通過實際示例，你將獲得使用TensorFlow解決各種數據問題和技術的實際經驗。一旦你熟悉並適應了TensorFlow生態系統，你將會看到如何將它投入生產。
    本書可作為數據科學家、機器學習開發人員、深度學習研究人員和具有基本統計背景的希望使用神經網路並發現TensorFlow結構及其新特性的開發人員的參考書。如果你想要充分利用本書，就需要掌握Python編程語言的相關知識。
作者介紹
(美)亞歷克西婭·奧德瓦特//康拉德·巴納赫維奇//盧卡·馬薩龍|責編:孫興芳|譯者:羅倩倩
目錄
第1章  TensorFlow 2.x入門
  1.1  TensorFlow如何工作
  1.2  聲明變數和張量
  1.3  使用eager execution
  1.4  使用矩陣
  1.5  聲明操作
  1.6  使用激活函數
  1.7  使用數據源
  1.8  其他資源
第2章  TensorFlow操作
  2.1  使用eager execution的操作
  2.2  分層嵌套操作
  2.3  使用多個層
  2.4  實現損失函數
  2.5  實現反向傳播
  2.6  使用批量和隨機訓練
  2.7  結合所有內容
第3章  Keras
  3.1  概述
  3.2  理解Keras層
  3.3  使用Keras Sequential API
  3.4  使用Keras Functional API
  3.5  使用Keras Subclassing API
  3.6  使用Keras Preprocessing API
第4章  線性回歸
  4.1  學習利用TensorFlow進行線性回歸
  4.2  將Keras模型轉化為Estimator
  4.3  理解線性回歸中的損失函數
  4.4  實現Lasso和Ridge回歸
  4.5  實現邏輯回歸
  4.6  訴諸非線性解決方案
  4.7  使用Wide&Deep模型
第5章  增強樹
第6章  神經網路
  6.1  實現操作門
  6.2  使用門和激活函數
  6.3  使用單層神經網路
  6.4  實現不同的層
  6.5  使用多層網路
  6.6  改進線性模型的預測
  6.7  學習玩Tic-Tac-Toe遊戲
第7章  使用表格數據進行預測
  7.1  處理數值數據
  7.2  處理日期
  7.3  處理分類數據
  7.4  處理序列數據
  7.5  處理高基數分類數據
  7.6  連接所有操作
  7.7  建立一個數據生成器
  7.8  為表格數據創建自定義激活

  7.9  對難題進行測試
第8章  卷積神經網路
  8.1  介紹
  8.2  實現簡單的CNN
  8.3  實現先進的CNN
  8.4  重新訓練現有的CNN模型
  8.5  應用StyleNet和神經式項目
  8.6  實現DeepDream
第9章  遞歸神經網路
  9.1  文本生成
  9.2  情感分類
  9.3  股票價格預測
  9.4  Open-domain問答
  9.5  總結
第10章  Transformer
  10.1  文本生成
  10.2  情感分析
  10.3  Open-domain問答
第ll章  使用TensorFlow和TF-Agent進行強化學習
  11.1  GridWorld
  11.2  CartPole
  11.3  多臂老虎機問題
第12章  TensorFlow的應用
  12.1  在TensorBoard中的可視化
  12.2  使用TensorBoard的HParams管理超參數優化
  12.3  實現單元測試
  12.4  使用多個執行程序
  12.5  並行化TensorFlow
  12.6  保存和恢復TensorFlow模型
  12.7  使用TensorFlow服務

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