正版 TensorFlow从零开始学 侯伦青 王飞 邓昕 史周安 电子工业出

第 1 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：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： 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

侯伦青，软件工程硕士，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。__eol__王飞，深圳大学硕士，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。__eol__邓昕，深圳大学计算机硕士，“磐创科技”创始人，主攻深度学习与自然语言处理方向。__eol__史周安，软件工程硕士，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。__eol__

机器学习是一门内容繁杂的应用型科学，学习曲线陡峭。本书针对初学者，使用TensorFlow 2.0作为框架，理论和实践相结合，由浅入深地介绍了常见的神经网络结构及其应用，并提供了详细的代码实现细节。通过阅读这本书，读者可以快速入门机器学习，掌握核心概念、熟悉 TensorFlow 2.0的使用，并具有一定的实际解决问题的编码能力。

孔晓泉 ??Google Developer Expert in Machine Learning ?
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本书理论和实践相结合、思路清晰、逻辑严密，把TensorFlow 2.0和深度学习技术通俗易懂地展示给读者，配图和语言表达方式也接地气，是一本可以让读者把深度学习快速上手、应用到实战项目的宝典。

陈欢 ??原IBM软件工程师，现任蘑菇物联席架构师
?
机器学习尤其是深度学习的发展日新月异，初学者在面对大量庞杂且时时更新的知识和工具时常常无所适从。本书使用Tensorflow 2.0作为框架，提炼出深度学习的精髓内容，由浅入深地引导读者在掌握理论知识的同时使用*的技术工具进行应用实践，是一本既有深度又接地气的好书。

王冠 ??开源爱好者与技术博主 金融领域数据科学专家
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本书通过大量的案例，由浅入深地引导读者对Tensorflow框架进行学习，内容通俗易懂，方便与实际工作结合运用。同时还对深度学习原理、网络框架和Tensorflow代码实现，进行了详细介绍，适合对深度学习感兴趣的初学者，以及希望在深度学习领域深入研究的程序员。

李思佳 ??清华大学硕士 ?华为大数据应用工程师

本书是一本阅读起来轻松、学习一点儿都不费劲的TensorFlow入门书。本书基于TensorFlow 2.0版本，从机器学习和TensorFlow的基础开始，针对初学者只选择实际应用中的*小知识量，对前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、深度强化学习进行了浅显易懂且快速有效的阐述，其中包括了很多具体的TensorFlow示例，*后一章的项目实战能够教会初学者使用深度学习解决实际问题，从而进入人工智能这一前沿的热门领域。本书适合初学TensorFlow，并且深度学习的理论和实践基础较为薄弱的读者群体，也适合希望了解深度学习的大数据平台工程师，以及对人智能、深度学习感兴趣的计算机相关从业人员及在校学生等阅读，适合作为高等院校计算机或人工智能专业师生的参考教材。

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。