*完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考,以到貨標的為正確資訊。 印行年月:202309*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況,謝謝。 台灣(台北市)在地出版社,每筆交易均開具統一發票,祝您中獎最高1000萬元。 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 可大量預訂,請先連絡。 【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 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢,查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號,我們即儘速上架。 |