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21个项目玩转深度学习:基于TensorFlow的实践详解

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  • 日期: 2021-10-21
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《21个项目玩转深度学习——基于TensorFlow的实践详解》以实践为导向,深入介绍了深度学习技术和TensorFlow框架编程内容。通过本书,读者可以训练自己的图像识别模型、进行目标检测和人脸识别、完成一个风格迁移应用,还可以使用神经网络生成图像和文本,进行时间序列预测、搭建机器翻译引擎,训练机器玩游戏等。全书共包含21个项目,分为深度卷积网络、RNN网络、深度强化学习三部分。读者可以在自己动手实践的过程中找到学习的乐趣,了解算法和编程框架的细节,让学习深度学习算法和TensorFlow的过程变得轻松和高效。本书基于TensorFlow  1.4版本,并介绍了该版本中的一些新特性。

目录

第1章  MNIST机器学习入门  1

第2章  CIFAR-10与ImageNet图像识别  19

第3章  打造自己的图像识别模型  50

第4章  Deep  Dream模型  70

第5章  深度学习中的目标检测  91

第6章  人脸检测和人脸识别  115

第7章  图像风格迁移  141

第8章  GAN和DCGAN入门  163

第9章  pix2pix模型与自动上色技术  181

第10章  超分辨率:如何让图像变得更清晰  199

第11章  CycleGAN与非配对图像转换  210

第12章  RNN基本结构与Char  RNN文本生成  225

第13章  序列分类问题详解  252

第14章  词的向量表示:word2vec与词嵌入  264

第15章  在TensorFlow中进行时间序列预测  286

第16章  神经网络机器翻译技术  302

第17章  看图说话:将图像转换为文字  320

第18章  强化学习入门之Q  333

第19章  强化学习入门之SARSA算法  344

第20章  深度强化学习:Deep  Q  Learning  349

第21章  策略梯度(Policy  Gradient)算法  361

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