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  • [正版新书]TensorFlow神经网络设计 基于Python API的深度学习实战 [土]奥汗 亚尔钦( Or
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    • 作者: [土]奥汗·亚尔钦著 | | 无译
    • 出版社: 清华大学,北京交通大学出版社
    • 出版时间:2024-09
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    • 作者: [土]奥汗·亚尔钦著| 无译
    • 出版社:清华大学,北京交通大学出版社
    • 出版时间:2024-09
    • ISBN:9787775624725
    • 版权提供:清华大学,北京交通大学出版社

     书名:  TensorFlow神经网络设计——基于Python API的深度学习实战
     出版社:  清华大学出版社
     出版日期  2024-09
     ISBN号:  9787302662235
    本书首先介绍深度学习,并与其他机器学习模型进行比较,并阐述与TensorFlow互补的用于创建深度学习模型的技术,如Panda、Scikit-Learn和Numpy。随后介绍有监督的深度学习模型,并使用单层的多个感知器构建浅层神经网络,使用Tensorflow 2.0和Keras API创建真实的应用程序。随后是数据增强和批处理规范化方法,并使用MNIST数据集训练CNN。最后是使用自动编码器的理论应用和无监督学习,以及使用tf-agent模型的强化学习。本书主要面向深度学习和机器学习API领域的数据科学家和程序员。

     

    汪荣贵,合肥工业大学计算机与信息学院教授,中国人工智能学会离散智能计算专委会委员,安徽省人工智能学会理事,机械工业出版社计算机类教材出版咨询专家;主要研究方向为机器学习与视频图像处理;承担完成国家自然基金企业联合基金、科技部重点研发计划、电子产业基金、安徽省科技攻关重点项目等多个课题,以及中电集团四创电子股份公司等多个企业委托项目;发表80余篇学术论文,近期完成的研究成果获安徽省科技进步二等奖、中电集团科技进步一等奖、合肥市科技进步一等奖,编著出版的《离散数学及其应用》、《算法设计与应用》、《机器学习及其应用》、《机器学习简明教程》深受广大读者好评。

     

    (1)介绍机器学习、深度学习等基础知识,阐述与TensorFlow互补的深度学习模型技术,探讨TensorFlow流行的原因;
    (2)使用Flask轻量级框架在Web上提供已训练的深度学习模型,给出建立浅神经网络的实用案例;
    (3)介绍数据增强和批处理规范化方法,给出使用MNIST数据集训练卷积神经网络的实用案例;
    (4)介绍序列数据与递归神经网络,基于IMDB影评系统给出递归神经网络的实用案例;
    (5)研究自然语言处理与推荐系统,给出深度自然语言处理及深度协同过滤的实用案例;
    (6)详细介绍自动编码器的理论应用以及使用tf-agent模型的强化学习,给出基于Fashion MNIST数据集的图像降噪实用案例;
    (7)详细介绍生成对抗网络,基于MNIST数据集实现生成对抗网络生成文本、图像或声音等应用。

     

    第1章 绪论…………………………………………………………………………………… 1
    1.1 编程语言 Python ………………………………………………………………… 2
    1.1.1 Python发展时间轴 ……………………………………………………… 2
    1.1.2 Python2.x与 Python3.x ……………………………………………… 3
    1.1.3 选择 Python的原因 ……………………………………………………… 3
    1.2 机器学习框架 TensorFlow ……………………………………………………… 4
    1.2.1 TensorFlow 发展时间轴 ………………………………………………… 5
    1.2.2 选择 TensorFlow 的原因 ………………………………………………… 6
    1.2.3 TensorFlow2.x的新特点 ……………………………………………… 6
    1.2.4 TensorFlow 的竞争产品 ………………………………………………… 8
    1.3 安装与环境设置…………………………………………………………………… 11
    1.4 硬件选项和要求…………………………………………………………………… 18
    第2章 机器学习简介 ……………………………………………………………………… 19
    2.1 何为机器学习……………………………………………………………………… 19
    2.2 机器学习的范围及相关邻域……………………………………………………… 21
    2.2.1 人工智能 ………………………………………………………………… 21
    2.2.2 深度学习 ………………………………………………………………… 21
    2.2.3 数据科学 ………………………………………………………………… 22
    2.2.4 大数据 …………………………………………………………………… 22
    2.2.5 分类图 …………………………………………………………………… 22
    2.3 机器学习方式和模型……………………………………………………………… 23
    2.3.1 监督学习 ………………………………………………………………… 23
    2.3.2 非监督学习 ……………………………………………………………… 25
    2.3.3 半监督学习 ……………………………………………………………… 26

    2.3.4 强化学习 ………………………………………………………………… 26
    2.4 机器学习的基本步骤……………………………………………………………… 27
    2.4.1 数据收集 ………………………………………………………………… 27
    2.4.2 数据准备 ………………………………………………………………… 27
    2.4.3 模型选择 ………………………………………………………………… 27
    2.4.4 训练 ……………………………………………………………………… 28
    2.4.5 评价 ……………………………………………………………………… 28
    2.4.6 调优超参数 ……………………………………………………………… 29
    2.4.7 预测 ……………………………………………………………………… 29
    2.5 小结………………………………………………………………………………… 30
    第3章 深度学习与神经网络概述 …………………………………………
    ………

     




     

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