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TensorFlow从零开始学

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  • 日期: 2022-05-26
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本书是一本阅读起来特别轻松、学习一点儿都不费劲的TensorFlow入门书。本书基于TensorFlow  2.0版本,从机器学习和TensorFlow的基础开始,针对初学者只选择实际应用中的必需*小知识量,对前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、深度强化学习进行了浅显易懂且快速有效的阐述,其中包括了很多具体的TensorFlow示例,*后一章的项目实战能够教会初学者使用深度学习解决实际问题,从而进入人工智能这一前沿的热门领域。本书适合初学TensorFlow,并且深度学习的理论和实践基础较为薄弱的读者群体,也适合希望了解深度学习的大数据平台工程师,以及对人智能、深度学习感兴趣的计算机相关从业人员及在校学生等阅读,特别适合作为高等院校计算机或人工智能专业师生的参考教材。

第  1  章  机器学习基础  /  1

1.1  人工智能:是机遇也是挑战  /  2

1.2  机器学习  /  2

1.2.1  什么是机器学习  /  2

1.2.2  用机器学习解决问题的一般流程  /  4

1.2.3  数据预处理  /  6

1.2.4  特征工程  /  7

1.2.5  模型的评估和选择  /  10

1.3  深度学习的发展历程及应用  /  16

1.3.1  深度学习的发展历程  /  16

1.3.2  深度学习的应用  /  18

1.4  本章练习  /  20

第  2  章  TensorFlow  基础  /  21

2.1  TensorFlow  2.0  简介  /  22

2.1.1  TensorFlow  的基本概念  /  22

2.1.2  从  1.x  到  2.0  的变化  /  25

2.1.3  TensorFlow  2.0  的架构  /  26

2.2  TensorFlow  2.0  的安装  /  27

2.3  TensorFlow  2.0  的使用  /  33

2.3.1  “tf.data”API  /  33

2.3.2  “tf.keras”API  /  40

2.4  使用  GPU  加速  /  47

2.4.1  安装配置  GPU  环境  /  47

2.4.2  使用  TensorFlow-GPU  /  53

2.5  本章小结  /  55

第  3  章  前馈神经网络  /  56

3.1  神经网络  /  57

3.1.1  感知器模型  /  57

3.1.2  多层神经网络  /  58

3.2  激活函数  /  61

3.2.1  Logistic  函数  /  61

3.2.2  Tanh  函数  /  61

3.2.3  ReLU  函数  /  62

3.3  损失函数和输出单元  /  63

3.3.1  损失函数的选择  /  63

3.3.2  输出单元的选择  /  64

3.4  小试牛刀:MNIST  手写数字识别  /  65

3.4.1  MNIST  数据集  /  66

3.4.2  数据处理  /  67

3.4.3  简单前馈神经网络的实现  /  70

3.5  本章小结  /  72

3.6  本章练习  /  72

第  4  章  卷积神经网络  /  73

4.1  卷积神经网络的基本特征与

基本结构  /  74

4.2  卷积层  /  76

4.2.1  什么是卷积  /  76

4.2.2  滑动步长和零填充  /  79

4.2.3  卷积层的基本结构  /  81

4.3  池化层  /  83

4.4  小试牛刀:  CNN  实现图像分类  /  84

4.5  本章小结  /  92

4.6  本章练习  /  92

第  5  章  循环神经网络  /  93

5.1  简单循环神经网络  /  94

5.1.1  循环神经网络的基本

结构  /  95

5.1.2  循环神经网络的运算过程和

参数更新  /  96

5.2  常用循环神经网络  /  100

5.2.1  多层循环神经网络  /  101

5.2.2  双向循环神经网络  /  101

5.2.3  TensorFlow  实现循环神经

网络  /  102

5.3  长期依赖问题及其优化  /  107

5.4  门控循环神经网络  /  110

5.4.1  长短期记忆网络  /  110

5.4.2  门控循环单元  /  114

5.4.3  TensorFlow  实现  LSTM  和

GRU  /  115

5.5  循环神经网络的应用  /  116

5.5.1  文本分类  /  116

5.5.2  序列标注  /  117

5.5.3  机器翻译  /  118

5.6  注意力模型  /  119

5.7  本章小结  /  121

5.8  本章练习  /  121

第  6  章  深度强化学习  /  122

6.1  从  AlphaGo  看深度强化学习  /  123

6.2  强化学习基础知识  /  126

6.2.1  强化学习问题  /  126

6.2.2  马尔可夫决策过程  /  128

6.2.3  价值函数和贝尔曼

方程  /  130

6.3  有模型的强化学习方法  /  131

6.3.1  价值迭代  /  132

6.3.2  策略迭代  /  132

6.4  无模型的强化学习方法  /  133

6.4.1  蒙特卡罗方法  /  133

6.4.2  时序差分学习  /  136

6.4.3  值函数近似  /  139

6.4.4  策略搜索  /  139

6.5  强化学习算法  /  141

6.5.1  Q-Learning  算法  /  141

6.5.2  Monte  Carlo  Policy  Gradient

算法  /  146

6.5.3  Actor-Critic  算法  /  150

6.6  深度强化学习算法  /  154

6.6.1  Deep  Q-Networks(DQN)  /  154

6.6.2  Deep  Deterministic  Policy

Gradient(DDPG)  /  156

6.7  本章小结  /  157

6.8  本章练习  /  157

第  7  章  项目实战  /  158

7.1  CNN  实战项目一:Chars74K  /  158

7.2  CNN  实战项目二:CIFAR-10  /  166

7.3  RNN实战项目一:新闻文本分类  /  174

7.4  RNN  实战项目二:聊天机器人  /  180

7.5  DRL  实战项目:DQN  /  189

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