
会员
TensorFlow机器学习(原书第2版)
更新时间:2022-07-28 18:28:49 最新章节:A.4 将呼叫中心示例转换为TensorFlow2
书籍简介
这是一本TensorFlow机器学习入门教程,书中通过大量实例,以浅显易懂、循序渐进的方式详细阐释使用Python和TensorFlow构建机器学习模型的核心技术与方法。本书既涵盖机器学习基础理论,又介绍了如何将机器学习核心概念应用于现实世界的挑战(例如,情感分析、文本分类和图像识别)中,并通过实例展示了用于深度语音处理、面部识别以及使用CIFAR-10的自编码器的神经网络技术。全书共分为三部分。第一部分(第1~2章)讨论机器学习的基本原理及其当前被大规模应用的原因;第二部分(第3~10章)通过大量实例详细介绍回归算法和分类算法,涵盖回归、分类、无监督聚类和隐马尔可夫模型(HMM)等技术及应用;第三部分(第11~19章)主要介绍神经网络及其应用,涵盖使用隐藏层的自编码器压缩和表示输入、用于自动分类图像和面部识别的卷积神经网络(CNN)、用于时间序列数据或语音转文本的循环神经网络(RNN),以及seq2seqRNN架构等内容。通过阅读本书,你将能够:使用TensorFlow进行机器学习选择最佳的机器学习方法使用TensorBoard可视化算法与合作伙伴共享结果在Docker中运行模型
品牌:机械工业出版社
译者:赵国光
上架时间:2022-05-01 00:00:00
出版社:机械工业出版社
本书数字版权由机械工业出版社提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
最新章节
(美)克里斯·马特曼
同类热门书
最新上架
- 会员本书以工作场景和具体任务来驱动,包括53个场景展示、85项任务模拟、237次提问示范,让完全不懂技术的小白,也能成为ChatGPT工具使用方面的行家。本书通过详细讲解具体任务的提问与追问方法,让ChatGPT成为每个人的工作好帮手,帮助人们提升工作效能,打造超能个体与超能团队。计算机13.8万字
- 会员青少年人工智能编程水平测试涵盖从数学逻辑到计算思维、从拖曳程序模块到程序编写、从数学建模到算法设计等多学科知识,能够对学生的多学科知识综合运用能力做出评价;能够通过设计的具体解决方案,对学生的计算思维、创造性思维等能力做出评价;在具体的解决方案中,能够通过设计算法模型和实现算法,对学生掌握和运用编程的能力做出评价。本书将生活中的一些案例和程序算法相结合,深入浅出地为学生讲解不同进制之间的转换、函数计算机3.9万字
- 会员本书理论联系实际,全面地介绍ChatGPT的主要应用场景,帮助读者掌握ChatGPT的使用方法和技巧。本书不仅讲述了ChatGPT在学习、写作、工作、生活方面的应用案例,还介绍了一个打造个人品牌的综合应用,内容实用,可操作性强。本书适合希望了解ChatGPT的初学者阅读。计算机9.6万字
- 会员《洞察AIGC:智能创作的应用、机遇与挑战》内容分为3篇:第1篇AIGC的蜕变讲述AIGC的发展历史及其背后的智能;第2篇AIGC的应用讲述AIGC在文学创作、日常办公、知识管理、科研出版、工业制造、健康医疗、金融服务、品牌营销领域的应用现状及常用工具;第3篇AIGC的机遇与挑战讲述AIGC的资本与技术前景,同时提出需要注意的风险。计算机13.9万字
- 会员《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》作为《PyTorch2.0深度学习从零开始学》的姊妹篇,专注于大模型的本地化部署、应用开发以及微调等。《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》不仅系统地阐述了深度学习大模型的核心理论,更注重实践应用,通过丰富的案例和场景,引导读者从理论走向实践,真正领悟和掌握大模型本地化应用的精髓。全书共分13章,全方位、多角度地展示了大模型本地化计算机13万字
- 会员PyTorch是一个开源的机器学习框架,它提供了动态计算图的支持,让用户能够自定义和训练自己的神经网络,目前是机器学习领域中的框架之一。《PyTorch2.0深度学习从零开始学》共分15章,内容包括PyTorch概述、开发环境搭建、基于PyTorch的MNIST分类实战、深度学习理论基础、MNIST分类实战、数据处理与模型可视化、基于PyTorch卷积层的分类实战、PyTorch数据处理与模型可计算机11.3万字
同类书籍最近更新
- 会员本书向数据科学家、数据工程师、架构师和业务分析师展示了如何使用领先的图数据库模型TigerGraph,目标是向读者介绍图数据结构、图分析和图机器学习的概念、技术和工具。三位作者介绍了涵盖多种当代业务需求的真实使用案例。读者将探索从互联数据中获取价值的三阶段方法:连接、分析和学习。几乎每章的开头都列出了对应的三个方面的目标:学习图分析和机器学习的概念;用图分析解决特定问题;了解如何使用GSQL查询语人工智能12.5万字
- 会员近年来,深度学习在人工智能的发展过程中起到了举足轻重的作用,而图神经网络是人工智能领域的一个新兴方向,被称为图上的深度学习。本书详细介绍了从深度学习到图神经网络的基础概念和前沿技术,包括图上的深度学习、图神经网络的数学基础、神经网络学习与算法优化、深度学习基础、神经网络中的表示学习、面向图数据的嵌入表示、初代图神经网络、空域及谱域图卷积神经网络等内容。为增强可读性,本书叙述清晰、内容深入浅出、图文人工智能17.1万字
- 会员本书简洁地介绍了现代神经网络、人工智能和深度学习技术,专门为软件工程师和数据科学家设计。第1章逐步介绍神经网络的基础知识。第2章比较TensorFlow1.x和TensorFlow2.0编程模型。第3章重点介绍回归。第4章介绍卷积神经网络及其在图像处理中的应用。第5章讨论了CNN在图像、视频、音频和文本处理方面的高级应用。第6章重点介绍生成对抗网络。第7章介绍词嵌入。第8章介绍基本嵌入方法的各人工智能17.9万字
- 会员本书从AI的发展历史讲起,介绍了目前最热门的深度学习加速芯片和基于神经形态计算的类脑芯片的相关算法、架构、电路等,并介绍了近年来产业界和学术界一些著名的AI芯片,包括生成对抗网络芯片和深度强化学习芯片等。本书着重介绍了用创新的思维来设计AI芯片的各种计算范式,以及下一代AI芯片的几种范例,包括量子启发的AI芯片、进一步提升智能程度的AI芯片、有机自进化AI芯片、光子AI芯片及自供电AI芯片等。本书人工智能26.7万字
- 会员本书分为两大部分:第一部分主要基于Scikit-Learn,介绍机器学习的基础算法;第二部分则使用TensorFlow和Keras,介绍神经网络与深度学习。此外,附录部分的内容也非常丰富,包括课后练习题解答、机器学习项目清单、SVM对偶问题、自动微分和特殊数据结构等。书中内容广博,覆盖了机器学习的各个领域,不仅介绍了传统的机器学习模型,包括支持向量机、决策树、随机森林和集成方法,还提供了使用Sci人工智能39.5万字