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面向机器智的TensorFlow实践

面向机器智的TensorFlow实践
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面向机器智的TensorFlow实践[2017]

面向机器智的TensorFlow实践[2017],深度学习专业人士使用

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面向机器智能的TensorFlow实践

本书是一本*佳的TensorFlow入门指南。几位作者都来自研发一线,他们用自己的宝贵经验,结合众多高质量的代码,生动讲解TensorFlow的底层原理,并从实践角度介绍如何将两种常见模型——深度卷积网络、循环神经网络应用到图像理解和自然语言处理的典型任务中。此外,还介绍了在模型部署和编程中可用的诸多实用技巧。, 全书分为四部分,共9章。第一部分(第1~2章)讨论TensorFlow的设计模式以及选择TensorFlow作为深度学习库的优势和面临的挑战,并给出详细的安装指南。第二部分(第3~4章)深入介绍TensorFlow API的基础知识和机器学习基础。第三部分(第5~6章)探讨如何用TensorFlow实现高级深度模型,涉及卷积神经网络(或CNN)模型和循环神经网络(或RNN)模型。第四部分(第7~8章)探讨TensorFlow API中*新推出的特性,包括如何准备用于部署的模型、一些有用的编程模式等。第9章给出一些进一步了解TensorFlow的学习资源。

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面向机器智能的TensorFlow实践-代码

机械工业出版社《面向机器智能的TensorFlow实践》2017.4出版。该资源为这本书的配套代码。

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面向机器智能的TensorFlow实践 高清pdf 完整书签

TensorFlow 是谷歌公司开发的深度学习框架,也是目前深度学习的主流框架之一。本书从深度学习的基础讲起,深入TensorFlow框架原理、模型构建、源代码分析和网络实现等各个方面。全书分为基础篇、实战篇和提高篇三部分。基础篇讲解人工智能的入门知识,深度学习的方法,TensorFlow的基础原理、系统架构、设计理念、编程模型、常用API、批标准化、模型的存储与加载、队列与线程,实现一个自定义操作,并进行TensorFlow源代码解析,介绍卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的演化发展及其TensorFlow实现、TensorFlow的高级框架等知识;实战篇讲解如何用TensorFlow写一个神经网络程序并介绍TensorFlow实现各种网络(CNN、RNN和自编码网络等)并对MNIST数据集进行训练,讲解TensorFlow在人脸识别、自然语言处理、图像和语音的结合、生成式对抗网络等方面的应用;提高篇讲解TensorFlow的分布式原理、架构、模式、API,还会介绍TensorFlow XLA、TensorFlow Debugger、TensorFlow和Kubernetes结合、TensorFlowOnSpark、TensorFlow移动端应用,以及TensorFlow Serving、TensorFlow Fold和TensorFlow计算加速等其他特性。最后,附录中列出一些可供参考的公开数据集,并结合作者的项目经验介绍项目管理的一些建议。

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TensorFlow面向机器智能的TensorFlow实践 (智能系统与技术丛书)_[aibbt.com].pdf

TensorFlow面向机器智能的TensorFlow实践 (智能系统与技术丛书)_[aibbt.com].pdf TensorFlow面向机器智能的TensorFlow实践 (智能系统与技术丛书)_[aibbt.com].pdf

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面向机器智能的TensorFlow实践-代码和pdf

面向机器智能的TensorFlow实践-代码& pdf 机械工业出版社《面向机器智能的TensorFlow实践》2017.4出版。该资源为这本书的配套代码。

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面向机器智能的TensorFlow实践全书代码

面向机器智能的TensorFlow实践,其中包含全书所有代码

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绝佳的TensorFlow入门指南 (此版本整理好了目录)

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面向机器只能的Tensorflow实践是段菲和陈澎翻译的。全书共有八章内容。

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面向机器智能的TensorFlow实践+(智能系统与技术丛书)pdf

面向机器智能的TensorFlow实践+(智能系统与技术丛书)_ 面向机器智能的TensorFlow实践+(智能系统与技术丛书)_ 面向机器智能的TensorFlow实践+(智能系统与技术丛书)_

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艾伯特面向机器智能的TensorFlow实践+(智能系统与技术丛书)

艾伯特面向机器智能的TensorFlow实践+(智能系统与技术丛书) 艾伯特面向机器智能的TensorFlow实践+(智能系统与技术丛书)

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面向机器智能的TensorFlow实践 (智能系统与技术丛书)_.

面向机器智能的TensorFlow实践 (智能系统与技术丛书) TensorFlow教材一般般

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面向机器只能的Tensorflow实践-电子版

自2015年11月TensorFlow第一个开源版本发布以来,它便迅速跻身于最激动人心的机器学习库的行列,并在科研、产品和教 育等领域正在得到日益广泛的应用。这个库也在不断地得到改进、充实和优化。与此同时,TensorFlow社区正以惊人的速度发展 壮大。无论你是新手还是有经验的用户,笔者都希望通过本书帮助你提升使用TensorFlow的能力,使你自如地充分利用这个功能 强大的开源库。

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TensorFlow面向机器智能的TensorFlow实践

TensorFlow面向机器智能的TensorFlow实践 高清版 pdf 电子书 带目录

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面向机器智能的Tensorflow实践

本书是段菲陈澎翻译的书,深度学习的Tensorflow框架学习的书。

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面向机器智能的tensorflow实践

面向机器智能的tensorflow实践,Sam Abrahams 山姆。亚伯拉罕著。段菲译

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面向机器智能TensorFlow实践

面向机器智能TensorFlow实践,本书是一本*佳的TensorFlow入门指南。几位作者都来自研发一线,他们用自己的宝贵经验,结合众多高质量的代码,生动讲解TensorFlow的底层原理,并从实践角度介绍如何将两种常见模型——深度卷积网络、循环神经网络应用到图像理解和自然语言处理的典型任务中。此外,还介绍了在模型部署和编程中可用的诸多实用技巧。, 全书分为四部分,共9章。第一部分(第1~2章)讨论TensorFlow的设计模式以及选择TensorFlow作为深度学习库的优势和面临的挑战,并给出详细的安装指南。

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面向机器智能Tensorflow实践

 完整书签版 本书是一本*佳的TensorFlow入门指南。几位作者都来自研发一线,他们用自己的宝贵经验,结合众多高质量的代码,生动讲解TensorFlow的底层原理,并从实践角度介绍如何将两种常见模型——深度卷积网络、循环神经网络应用到图像理解和自然语言处理的典型任务中。此外,还介绍了在模型部署和编程中可用的诸多实用技巧。   全书分为四部分,共9章。第一部分(第1~2章)讨论TensorFlow的设计模式以及选择TensorFlow作为深度学习库的优势和面临的挑战,并给出详细的安装指南。第二部分(第3~4章)深入介绍TensorFlow API的基础知识和机器学习基础。第三部分(第5~6章)探讨如何用TensorFlow实现高级深度模型,涉及卷积神经网络(或CNN)模型和循环神经网络(或RNN)模型。第四部分(第7~8章)探讨TensorFlow API中*新推出的特性,包括如何准备用于部署的模型、一些有用的编程模式等。第9章给出一些进一步了解TensorFlow的学习资源。

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Tensorflow 书籍二本

两本书籍包括 面向机器智能的TensorFlow实践 Tensorflow 实战Google深度学习框架

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