TensorFlow機器學習實用指南 9787512441507 亞曆克西婭.奧德瓦特 康拉德.巴納赫維奇

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書名:TensorFlow機器學習實用指南
ISBN:9787512441507
出版社:北京航空航天大學
著編譯者:亞曆克西婭.奧德瓦特 康拉德.巴納赫維奇
頁數:327
所在地:中國大陸 *此為代購商品
書號:1630088
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【台灣高等教育出版社簡體書】 TensorFlow機器學習實用指南 787512441507 亞曆克西婭.奧德瓦特 康拉德.巴納赫維奇

內容簡介

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。

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 并行化TensorFlow
12 6 保存和恢復TensorFlow模型
12 7 使用TensorFlow服務
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