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TensorFlow 深度学习中文第二版(初稿)
TensorFlow 深度学习中文第二版
第 1 章深度学习入门
人工神经网络
ANN 如何学习?
神经网络架构
深度学习框架
总结
第 2 章 TensorFlow 的首次观察
TensorFlow v1.6 的新功能是什么?
安装和配置 TensorFlow
TensorFlow 计算图
TensorFlow 代码结构
TensorFlow 中的数据模型
通过 TensorBoard 可视化计算
线性回归及更多
总结
第 3 章使用 TensorFlow 的前馈神经网络
实现前馈神经网络
实现多层感知器(MLP)
调整超参数和高级 FFNN
总结
第 4 章卷积神经网络
CNN 实战
LeNet5
逐步实现 LeNet-5
数据集准备
微调实现
Inception-v3
使用 CNN 进行情感识别
总结
第 5 章优化 TensorFlow 自编码器
使用 TensorFlow 实现自编码器
提高自编码器的鲁棒性
使用自编码器进行欺诈分析
总结
第 6 章循环神经网络
RNN 和梯度消失 - 爆炸问题
实现 RNN 进行垃圾邮件预测
开发时间序列数据的预测模型
用于情感分析的 LSTM 预测模型
使用 LSTM 模型识别人类活动
总结
第 7 章异构和分布式计算
TensorFlow GPU 设置
分布式计算
分布式 TensorFlow 设置
总结
第 8 章高级 TensorFlow 编程
TFLearn
PrettyTensor
Keras
总结
第 9 章使用分解机的推荐系统
使用协同过滤的电影推荐
推荐系统的分解机
改进的分解机
总结
第 10 章强化学习
OpenAI Gym
Q-Learning 算法
深度 Q 学习
总结
posted @
2022-03-28 18:10
绝不原创的飞龙
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会员力量,点亮园子希望
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