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TensorFlow機器學(xué)習(xí)實用指南

TensorFlow機器學(xué)習(xí)實用指南

出版社：北京航空航天大學(xué)出版社出版時間：2023-09-01
開本： 24cm 頁數(shù)： 327頁
中 圖 價:¥90.4(7.6折) 定價  ¥119.0 登錄后可看到會員價
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TensorFlow機器學(xué)習(xí)實用指南 版權(quán)信息

TensorFlow機器學(xué)習(xí)實用指南 內(nèi)容簡介

本書共十二章，TensorFlow2.x入門、TensorFlow操作、Keras、線性回歸、增強樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、使用表格數(shù)據(jù)進行預(yù)測、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Transformer、使用TensorFlow和TF-Agent進行強化學(xué)習(xí)、TensorFlow的應(yīng)用。

TensorFlow機器學(xué)習(xí)實用指南 目錄

第1章 TensorFlow 2.x入門 1.1 TensorFlow如何工作 1.2 聲明變量和張量 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(shù) 1.7 使用數(shù)據(jù)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(xiàn)損失函數(shù) 2.5 實現(xiàn)反向傳播 2.6 使用批量和隨機訓(xùn)練 2.7 結(jié)合所有內(nèi)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(xué)習(xí)利用TensorFlow進行線性回歸 4.2 將Keras模型轉(zhuǎn)化為Estimator 4.3 理解線性回歸中的損失函數(shù) 4.4 實現(xiàn)Lasso和Ridge回歸 4.5 實現(xiàn)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(jīng)網(wǎng)絡(luò) 6.1 實現(xiàn)操作門 6.2 使用門和激活函數(shù) 6.3 使用單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 6.4 實現(xiàn)不同的層 6.5 使用多層網(wǎng)絡(luò) 6.6 改進線性模型的預(yù)測 6.7 學(xué)習(xí)玩Tic-Tac-Toe游戲 第7章 使用表格數(shù)據(jù)進行預(yù)測 7.1 處理數(shù)值數(shù)據(jù) 7.2 處理日期 7.3 處理分類數(shù)據(jù) 7.4 處理序列數(shù)據(jù) 7.5 處理高基數(shù)分類數(shù)據(jù) 7.6 連接所有操作 7.7 建立一個數(shù)據(jù)生成器 7.8 為表格數(shù)據(jù)創(chuàng)建自定義激活 7.9 對難題進行測試 第8章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 8.1 介紹 8.2 實現(xiàn)簡單的CNN 8.3 實現(xiàn)先進的CNN 8.4 重新訓(xùn)練現(xiàn)有的CNN模型 8.5 應(yīng)用StyleNet和神經(jīng)式項目 8.6 實現(xiàn)DeepDream 第9章 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 9.1 文本生成 9.2 情感分類 9.3 股票價格預(yù)測 9.4 Open-domain問答 9.5 總結(jié) 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(xué)習(xí) 11.1 GridWorld 11.2 CartPole 11.3 多臂老虎機問題 第12章 TensorFlow的應(yīng)用 12.1 在TensorBoard中的可視化 12.2 使用TensorBoard的HParams管理超參數(shù)優(yōu)化 12.3 實現(xiàn)單元測試 12.4 使用多個執(zhí)行程序 12.5 并行化TensorFlow 12.6 保存和恢復(fù)TensorFlow模型 12.7 使用TensorFlow服務(wù)
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