没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
温馨提示
What You Will Learn Implement advanced techniques in the right way in Python and TensorFlow Debug and optimize advanced methods (such as dropout and regularization) Carry out error analysis (to realize if one has a bias problem, a variance problem, a data offset problem, and so on) Set up a machine learning project focused on deep learning on a complex dataset
资源推荐
资源详情
资源评论
Applied Deep Learning: A Case-Based Approach to Understanding
Deep Neural Networks
ISBN-13 (pbk): 978-1-4842-3789-2 ISBN-13 (electronic): 978-1-4842-3790-8
https://doi.org/10.1007/978-1-4842-3790-8
Library of Congress Control Number: 2018955206
Copyright © 2018 by Umberto Michelucci
is work is subject to copyright. All rights are reserved by the Publisher, whether the whole or part of the
material is concerned, specically the rights of translation, reprinting, reuse of illustrations, recitation,
broadcasting, reproduction on microlms or in any other physical way, and transmission or information
storage and retrieval, electronic adaptation, computer software, or by similar or dissimilar methodology now
known or hereafter developed.
Trademarked names, logos, and images may appear in this book. Rather than use a trademark symbol with
every occurrence of a trademarked name, logo, or image, we use the names, logos, and images only in an
editorial fashion and to the benet of the trademark owner, with no intention of infringement of the
trademark.
e use in this publication of trade names, trademarks, service marks, and similar terms, even if they are not
identied as such, is not to be taken as an expression of opinion as to whether or not they are subject to
proprietary rights.
While the advice and information in this book are believed to be true and accurate at the date of publication,
neither the author nor the editors nor the publisher can accept any legal responsibility for any errors or
omissions that may be made. e publisher makes no warranty, express or implied, with respect to the
material contained herein.
Managing Director, Apress Media LLC: Welmoed Spahr
Acquisitions Editor: Celestin Suresh John
Development Editor: Matthew Moodie
Coordinating Editor: Aditee Mirashi
Cover designed by eStudioCalamar
Cover image designed by Freepik (www.freepik.com)
Distributed to the book trade worldwide by Springer Science+Business Media NewYork, 233 Spring Street,
6th Floor, NewYork, NY 10013. Phone 1-800-SPRINGER, fax (201) 348-4505, e-mail orders ny@springer-
sbm.com, or visit www.springeronline.com. Apress Media, LLC is a California LLC and the sole member
(owner) is Springer Science+Business Media Finance Inc (SSBM Finance Inc). SSBM Finance Inc is a
Delaware corporation.
For information on translations, please e-mail rights@apress.com, or visit www.apress.com/
rights-permissions.
Apress titles may be purchased in bulk for academic, corporate, or promotional use. eBook versions and
licenses are also available for most titles. For more information, reference our Print and eBook Bulk Sales
web page at www.apress.com/bulk-sales.
Any source code or other supplementary material referenced by the author in this book is available to
readers on GitHub via the book’s product page, located at www.apress.com/9781484237892. For more
detailed information, please visit www.apress.com/source-code.
Printed on acid-free paper
UmbertoMichelucci
toelt.ai, Dübendorf, Switzerland
www.allitebooks.com
v
Chapter 1: Computational Graphs andTensorFlow ��������������������������������������������������� 1
How to Set Up Your Python Environment �������������������������������������������������������������������������������������� 1
Creating an Environment ��������������������������������������������������������������������������������������������������������� 3
Installing TensorFlow ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 9
Jupyter Notebooks ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 11
Basic Introduction to TensorFlow ������������������������������������������������������������������������������������������������ 14
Computational Graphs ����������������������������������������������������������������������������������������������������������� 14
Tensors ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 17
Creating and Running a Computational Graph ���������������������������������������������������������������������� 19
Computational Graph with tf�constant ����������������������������������������������������������������������������������� 19
Computational Graph with tf�Variable ������������������������������������������������������������������������������������ 20
Computational Graph with tf�placeholder ������������������������������������������������������������������������������ 22
Differences Between run and eval ���������������������������������������������������������������������������������������� 25
Dependencies Between Nodes ���������������������������������������������������������������������������������������������� 26
Tips on How to Create and Close a Session �������������������������������������������������������������������������� 27
Chapter 2: Single Neuron ���������������������������������������������������������������������������������������� 31
The Structure of a Neuron ����������������������������������������������������������������������������������������������������������� 31
Matrix Notation ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 35
Python Implementation Tip: Loops and NumPy ��������������������������������������������������������������������� 36
Activation Functions �������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 38
Table of Contents
About the Author ����������������������������������������������������������������������������������������������������� xi
About the Technical Reviewer ������������������������������������������������������������������������������� xiii
Acknowledgments ���������������������������������������������������������������������������������������������������xv
Introduction �����������������������������������������������������������������������������������������������������������xvii
www.allitebooks.com
剩余424页未读,继续阅读
资源评论
- beanith2019-09-18很不多,就是全英文的,阅读需要有点基础
白鸽-小蛋
- 粉丝: 10
- 资源: 166
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- Java+JSP+Mysql实现Web学生成绩管理系统源码(高分项目)
- 三相LCL型并网逆变器 MATLAB 内含:SPWM模块,LCL滤波结构,有源阻尼电容电流比例反馈模块,PI控制器模型 采用dq轴电流矢量控制 模型图、电网电压和并网电流波形图如下 适用matla
- 基于spring的留学信息推荐系统的设计与实现源码(java毕业设计完整源码).zip
- 机械设计在线式PCBA点胶机sw18可编辑全套设计资料100%好用.zip
- 基于SSH框架的教师管理课程教学系统设计与实现
- (176594622)数据库课程设计065ssm体育器材租借管理系统hsg4912AHA5程序.sql
- (176961994)java学生学籍管理系统(源代码+论文+开题报告+外文翻译+答辩PPT)
- 基于web的金融交易平台设计与实现.doc
- 四旋翼PID控制仿真模型 matlab仿真程序,支持姿态单独控制,阶跃信号,方波,正弦波直接输入姿态环,波形完美,可以选择接入位置环,定点控制,轨迹跟踪,一键切轨迹等功能 带公式推导文档
- (177034626)基于ASP网络办公OA系统设计(论文+源代码+开题报告+答辩PPT).rar
- 基于Vue+SpringBoot的考研学习分享平台设计与实现源码(java毕业设计完整源码+LW).zip
- (177365632)多目标粒子群优化算法(MOPSO)【含Matlab源码 033期】.zip
- 程序清理和卸载工具 App Cleaner & Uninstaller for Mac v8.2.3
- 卸载和清理工具 App Cleaner for Mac v8.4.2
- 基于web的快递员物流管理系统论文.doc
- 系统维护工具 CleanMyMac X for Mac v4.15.2
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功