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醉染图书TensorFlow深度学实战全9787301308486
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篇基础篇章深度学习基础1.1人工智能与机器学习11.2机器是怎样学习的31.3机器学习实战61.4机器学习的教材101.5机器学习的分类111.6本章小结15第2章深度学习原理2.1什么是深度学习172.2为什么需要深度学习17.深层神经网络212.4深层神经网络训练242.5深层神经网络优化352.6本章小结40第3章TensorFlow安装3.1在macOS上安装TensorFlw43.2在Windows上安装TensorFlow493.3在Ubun安装TensorFlow523.4本章小结64第4章TensorFlow入门4.1TensorFlow编程环境654.2TensorFlow运行机制664.3数据类型——张量784.4数据操作864.5使用Estimator开发1124.6使用LinearEstimator的示例1264.7本章小结136第5章手写数字识别5.1MNIST数据集简介1375.2手写数字识别示例1435.3手写数字识别优化1525.4寻找模型1655.5本章小结176第2篇发展演变篇第6章图像识别6.1CIFAR数据集简介1786.2ImageNet数据集简介1806.3图像识别的关键及特点1826.4卷积神经网络原理1846.5卷积神经网络构建1886.6卷积神经网络示例1966.7本章小结208第7章卷积神经网络起源及原理7.1多层架构2097.2卷积神经网络2107.3Neocognitron2107.4LeNet简介2117.5本章小结212第8章AlexNet8.1网络架构2138.2主要特点2148.3后续影响2198.4本章小结219第9章VGGNet9.1网络架构2219.2主要特点29.3技巧和贡献2249.4本章小结2280章Inception10.1Inception名称由来22910.2背景问题分析22910.3架构设计思路010.4网络架构210.5Inception实战10.6本章小结2781章Inceptionv2和Inceptionv311.1指导原则27911.2具体措施28011.3卷积分解28011.4并行池化28211.5旁路分类器28411.6批量标准化28411.7低分辨率输入的能2711.8技巧28811.9网络架构28811.10后续影响29011.11Inceptionv2实战29111.12Inceptionv3实战30111.13本章小结3202章ResNet12.1退化问题32112.2原因分析3221.残差模块32212.4降采样残差模块312.5网络架构32412.6ResNet实战32612.7主要优点33412.8本章小结3343章Inceptionv413.1Inceptionv4网络架构33513.2Inception-ResNet模块33613.3Inception-ResNet网络架构33713.4主要贡献33813.5本章小结3384章DenseNet14.1DenseNet网络33914.2网络架构34014.3实现方法34414.4主要优点34614.5DenseNet实战34714.6本章小结354第3篇前沿篇5章生成对抗神经网络15.1生成对抗神经网络简介35615.2生成对抗神经网络实现35815.3生成对抗神经网络实战36115.4本章小结376
李明军,曾就职于亿阳信通、神州泰岳、中国惠普等公司。从事大数据分析、人工智能等相关领域的工作。在知乎上发表过多篇技术文章,对大数据分析、人工智能、数据治理有着丰富的经验。
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