深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)：基于TensorFlow 2和Keras（原書第2版）
本書簡潔地介紹了現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工智能和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，專門為軟件工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家設(shè)計。第1章逐步介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識。第2章比較TensorFlow1.x和TensorFlow2.0編程模型。第3章重點介紹回歸。第4章介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在圖像處理中的應(yīng)用。第5章討論了CNN在圖像、視頻、音頻和文本處理方面的高級應(yīng)用。第6章重點介紹生成對抗網(wǎng)絡(luò)。第7章介紹詞嵌入。第8章介紹基本嵌入方法的各種擴展。第9章介紹自動編碼器。第10章深入研究無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型。第11章重點介紹強化學(xué)習(xí)。第12章介紹AutoML。第13章介紹用于移動設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)的TensorFlow的基礎(chǔ)知識。第14章討論了云環(huán)境以及如何利用它來訓(xùn)練和部署模型。第15章討論了深度學(xué)習(xí)背后的數(shù)學(xué)。第16章介紹TPU。本書內(nèi)容豐富，易于理解，示例具有代表性，是學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的絕佳指南。
·17.9萬字
