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TensorFlow 2.0卷積神經網絡實戰
最新章節:
8.5 本章小結
卷積神經網絡是現代神經網絡的核心內容,TensorFlow又是現在最為流行的深度學習框架。本書使用TensorFlow2.0作為卷積神經網絡實現的基本工具,引導深度學習初學者,從搭建環境開始,逐步深入到理論、代碼和應用實踐中去。本書分為8章,第1章從搭建環境開始,包含Anaconda、Python、PyCharm、TensorFlowCPU版本和GPU版本的安裝;第2章是Keras+TensorFlow2.0的使用基礎;第3章是TensorFlow2.0語法;第4章是MNIST實戰;第5章是DatasetAPI;第6章是ResNet理論和實踐;第7章是注意力模型;第8章是通過卷積實現的一個項目案例:識文斷字。本書內容詳盡、示例豐富,是機器學習和深度學習初學者必備的參考書,同時非常適合高等院校人工智能相關專業的師生閱讀,也可作為培訓學校相關專業的教材使用。
目錄(46章)
倒序
- 封面
- 版權信息
- 內容簡介
- 作者簡介
- 前言
- 第1章 Python和TensorFlow 2.0的安裝
- 1.1 Python基本安裝和用法
- 1.2 TensorFlow 2.0 GPU版本的安裝
- 1.3 Hello TensorFlow
- 1.4 本章小結
- 第2章 簡化代碼的復雜性:TensorFlow 2.0基礎與進階
- 2.1 配角轉成主角——從TensorFlow Eager Execution轉正談起
- 2.2 Hello TensorFlow & Keras
- 2.3 全連接層詳解
- 2.4 本章小結
- 第3章 ?TensorFlow 2.0語法基礎?
- 3.1 BP神經網絡簡介
- 3.2 BP神經網絡兩個基礎算法詳解
- 3.3 反饋神經網絡反向傳播算法介紹
- 3.4 本章小結
- 第4章 ?卷積層詳解與MNIST實戰?
- 4.1 卷積運算基本概念
- 4.2 TensorFlow 2.0編程實戰——MNIST手寫體識別
- 4.3 本章小結
- 第5章 TensorFlow 2.0 Dataset使用詳解
- 5.1 Dataset API基本結構和內容
- 5.2 Dataset API高級用法
- 5.3 使用TFRecord API創建和使用數據集
- 5.4 TFRecord實戰——帶有處理模型的完整例子
- 5.4 本章小結
- 第6章 ?從冠軍開始:ResNet?
- 6.1 ResNet基礎原理與程序設計基礎
- 6.2 ResNet實戰CIFAR-100數據集分類
- 6.3 ResNet的兄弟——ResNeXt
- 6.4 其他的卷積神經模型簡介
- 6.5 本章小結
- 第7章 ?Attention is all we need!?
- 7.1 簡單的理解注意力機制
- 7.2 SENet和CBAM注意力機制的經典模型
- 7.3 本章小結
- 第8章 卷積神經網絡實戰:識文斷字我也可以
- 8.1 文本數據處理
- 8.2 針對文本的卷積神經網絡模型簡介——字符卷積
- 8.3 針對文本的卷積神經網絡模型簡介——詞卷積
- 8.4 使用卷積對文本分類的補充內容
- 8.5 本章小結 更新時間:2020-04-24 14:11:30
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