《TensorFlow进阶指南 基础、算法与应用》_黄鸿波

内容简介[url=]编辑[/url][url=] 播报[/url]
本书是由人工智能一线从业专家根据自己日常工作的体会与经验总结而成的，在对TensorFlow的基础知识、环境搭建、神经网络、常用技术的详细讲解当中穿插了自己实战的经验与教训。 [1] 更与众不同的是，本书详细地解析了使用TensorFlow进行深度学习领域中常用模型的搭建、调参和部署整个流程，以及数据集的使用方法，能够帮助您快速理解和掌握TensorFlow相关技术，最后还用实战项目帮助您快速地学会TensorFlow开发，并使用TensorFlow技术来解决实际问题。本书代码主要是在1.6版本的基础上进行开发的，同时兼容1.2~1.10的版本，并已得到验证。本书主要面向对TensorFlow、深度学习、人工智能具有强烈兴趣且希望尽快入门的相关从业人员、高校相关专业的教育工作者和在校学生，以及正在从事深度学习工作且希望深入的数据科学家、软件工程师、大数据平台工程师、项目管理者等。 [1]

图书目录[url=]编辑[/url][url=] 播报[/url]
第1章 人工智能与深度学习 1
1.1 人工智能与机器学习 1
1.2 无处不在的深度学习 6
1.3 如何入门深度学习 7
1.4 主流深度学习框架介绍 13
第2章 搭建TensorFlow环境 15
2.1 基于pip安装 15
2.1.1 基于Windows环境安装TensorFlow 15
2.1.2 基于Linux环境安装TensorFlow 22
2.2 基于Java安装TensorFlow 24
2.3 安装TensorFlow的常用依赖模块 27
2.4 Hello TensorFlow 30
2.4.1 MNIST数据集 30
2.4.2 编写训练程序 32
2.5 小结 35
第3章 TensorFlow基础 36
3.1 TensorFlow的系统架构 36
3.1.1 Client 37
3.1.2 Distributed Master 38
3.1.3 Worker Service 39
3.1.4 Kernel Implements 39
3.2 TensorFlow的数据结构——张量 39
3.2.1 什么是张量 39
3.2.2 张量的阶 40
3.2.3 张量的形状 40
3.2.4 数据类型 41 [1]
3.3 TensorFlow的计算模型——图 42
3.3.1 计算图基础 42
3.3.2 计算图的组成 43
3.3.3 计算图的使用 45
3.3.4 小结 48
3.4 TensorFlow中的会话——Session 48
第4章 TensorFlow中常用的激活函数与神经网络 50
4.1 激活函数的概念 50
4.2 常用的激活函数 51
4.2.1 Sigmoid函数 51
4.2.2 Tanh函数 53
4.2.3 ReLU函数 55
4.2.4 Softplus函数 57
4.2.5 Softmax函数 58
4.2.6 小结 59
4.3 损失函数的概念 60
4.4 损失函数的分类 63
4.5 常用的损失函数 65
4.5.1 0-1损失函数 65
4.5.2 Log损失函数 66
4.5.3 Hinge损失函数 69
4.5.4 指数损失 70
4.5.5 感知机损失 70
4.5.6 平方（均方）损失函数 71
4.5.7 绝对值损失函数 71
4.5.8 自定义损失函数 71
4.6 正则项 72
4.6.1 L0范数和L1范数 72
4.6.2 L2范数 73
4.6.3 核范数 74
4.7 规则化参数 76
4.8 易混淆的概念 76
4.9 神经网络的优化方法 77
4.9.1 梯度下降算法 77
4.9.2 随机梯度下降算法 79
4.9.3 其他的优化算法 80
4.9.4 小结 84
4.10 生成式对抗网络（GAN） 84
4.10.1 CGAN 96
4.10.2 DCGAN 97
4.10.3 WGAN 98
4.10.4 LSGAN 99
4.10.5 BEGAN 100
第5章 卷积神经网络 102
5.1 神经网络简介 102
5.1.1 神经元与神经网络 102
5.1.2 感知器（单层神经网络）与多层感知器 104
5.2 图像识别问题 108
5.3 常用的图像库介绍 111 [1]