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深度学习
TensorFlow2.0深度学习应用实践 版权信息
- ISBN:9787302554783
- 条形码:9787302554783 ; 978-7-302-55478-3
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>>
TensorFlow2.0深度学习应用实践 本书特色
TensorFlow 2.0破天荒地抛弃了原有的架构,重新开始,整合了曾经为TensorFlow添加的多种组件,在2.0版本中,这些组件被打包成一个综合平台,可支持机器学习的工作流程(从训练到部署),即用一个新的架构从根本上代替了已有的架构。 可以看到新架构中的训练部分主要关注Python API,即训练的可用性、整洁性以及易用性。它通过使用“存档”的方式连接起训练与部署之间的桥梁。 模型的部署方式是多种多样,可以方便地使用多种端支持,使其能够运营在不同的平台上。而语言绑定(language binding)也有不同程度的支持,包括Swift、R和Julia等。 深入讲解反馈神经网络和卷积神经网络理论体系
TensorFlow2.0深度学习应用实践 内容简介
本书内容分为22章,包括Python类库的安装和使用、TensorFlow基本数据结构和使用、TensorFlow数据集的创建与读取、人工神经网络介绍、反馈神经网络的理论基础,深度学习模型的创建以及相关特性介绍等内容,并在本书各个模型部分特别介绍了模型调参的初步知识。本书强调理论联系实际,着重介绍了TensorFlow编程解决图像识别的应用,提供了大量数据集供读者使用,也以代码的形式实现了深度学习模型实供读者参考。
TensorFlow2.0深度学习应用实践 目录
TensorFlow2.0深度学习应用实践 作者简介
王晓华,计算机专业讲师,长期讲授面向对象程序设计、数据结构、Hadoop程序设计等研究生和本科生相关课程;主要研究方向为云计算、数据挖掘。曾主持和参与多项国家和省级科研课题,独立科研项目获省级成果认定,发表过多篇论文,拥有一项专利。著有《Spark MLlib机器学习实践》《TensorFlow深度学习应用实践》《OpenCV+TensorFlow深度学习与计算机视觉实战》《TensorFlow 2.0卷积神经网络实战》等图书。
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