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计算机教材

深度学习技术与应用(TENSORFLOW版)

作者：董佳佳,巩建学,赵瑞丰

出版社：中国铁道出版社出版时间：2024-04-01

开本： 16开 页数： 176

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版权信息
内容简介
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深度学习技术与应用(TENSORFLOW版) 版权信息

ISBN：9787113308407
条形码：9787113308407 ; 978-7-113-30840-7
装帧：平装-胶订
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
计算机/网络
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计算机教材

深度学习技术与应用(TENSORFLOW版) 内容简介

人工智能专业核心教材，围绕深度学习技术编写了六个项目，从易到难，逐层递进。项目一：基于TensorFlow实现线性回归，从而掌握TensorFlow中张量的基本运算。项目二：搭建人工神经网络；进而掌握全连接神经网络的构建流程。项目三：卷积神经网络实战；通过项目实施掌握卷积神经网络的构建与应用；项目四：循环神经网络实战；通过项目实施掌握循环神经网络的构建与应用。项目五：对抗生成网络实战；通过项目实施掌握对抗神经网络的构建与应用；项目六：TensorFlow.js实战；通过项目实施熟悉深度学习模型的部署与在线调用。

深度学习技术与应用(TENSORFLOW版) 目录

绪论深度学习项目一基于TensorFlow实现线性回归项目概述项目目标知识链接 1.TensorFlow的概念 2.TensorFlow的应用 3.张量与变量 4.线性回归算法项目实施任务一使用TensorFlow实现四则运算任务二使用TensorFlow实现一元线性函数计算任务三使用TensorFlow搭建线性回归模型测验项目总结项目二搭建人工神经网络项目概述项目目标知识链接 1.人工神经网络 2.感知机 3.全连接神经网络 4.前向与反向传播 5.认识TensorFlow.keras框架项目实施任务一搭建一个全连接神经网络任务二加载经典Mnist数据集任务三搭建全连接网络模型实现手写数字识别任务四搭建全连接网络模型实现手势识别测验项目总结项目三卷积神经网络实战项目概述项目目标知识链接 1.深度学习在计算机视觉中的应用 2.卷积神经网络 3.经典的卷积神经网络 4.激活函数 5.损失函数 6.FCN网络项目实施任务一搭建一个卷积神经网络任务二使用卷积神经网络实现服装分类任务三使用全卷积神经网络实现宠物识别任务四模型的存储与调用任务五基于YOLO模型实现目标检测测验项目总结项目四循环神经网络实战项目概述项目目标知识链接 1.自然语言处理 2.自然语言处理的应用场景 3.循环神经网络及其变体项目实施任务一搭建一个循环神经网络任务二搭建一个LSTM网络任务三学习率衰减实践任务四使用循环神经网络实现垃圾邮件检测任务五使用循环神经网络实现自动生成纯音乐测验项目总结项目五对抗生成网络实战项目概述项目目标知识链接 1.有监督、无监督学习 2.生成对抗网络 3.生成对抗网络工作过程 4.生成对抗网络的常见应用 (项目实施任务一搭建一个GAN网络任务二使用GAN模型生成手写数字任务三使用GAN模型生成二次元动漫头像测验项目总结项目六 TensorFlow.js实战项目概述项目目标知识链接 1.TensorFlow.js 2.网页编程语言项目实施任务一配置环境任务二基于TensorFlow.js实现回归预测任务三基于TensorFlow.js部署网页版手写数字识别任务四基于TensorFlow.js部署网页版服饰分类测验项目总结参考文献

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