深度学习之TensorFlow
书刊介绍
《深度学习之TensorFlow》内容简介
本书通过96个案例，全面讲解了深度学习神经网络原理和TensorFlow的使用方法。全书共分为3篇，第1篇深度学习与TensorFlow基础，包括快速了解人工智能与TensorFlow、搭建开发环境、TensorFlow基本开发步骤、TensorFlow编程基础、识别图中模糊的手写数字等内容；第2篇深度学习基础——神经网络，介绍了神经网络的基础模型，包括单个神经元、多层神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、自编码网络等内容；第3篇深度学习进阶，是对基础网络模型的灵活运用与自由组合，是对前面知识的综合及拔高，包括深度神经网络和对抗神经网络两章内容。本书特别适合TensorFlow深度学习的初学者和进阶读者阅读，也适合社会培训班和各大院校对深度学习有兴趣的学生阅读。
作品目录
配套学习资源前言
第1篇
深度学习与TensorFlow基础
第1章：快速了解人工智能与TensorFlow
第2章：搭建开发环境
第3章：TensorFlow基本开发步骤——以逻辑回归拟合二维数据为例
第4章：TensorFlow编程基础
第5章：识别图中模糊的手写数字（实例21）
第2篇
深度学习基础——神经网络
第6章：单个神经元
第7章：多层神经网络——解决非线性问题
第8章：卷积神经网络——解决参数太多问题
第9章：循环神经网络——具有记忆功能的网络
第10章：自编码网络——能够自学习样本特征的网络
第3篇
深度学习进阶
第11章：深度神经网络
第12章：对抗神经网络（GAN）
热门书摘
交叉熵
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