TensorFlow深度学习：模型、算法原理与实战 mobi 网盘 高速 下载地址大全 免费
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内容简介：
"本书循序渐进地讲解了使用TensorFlow开发深度学习程序的核心知识，并通过具体实例的实现过程演练了使用TensorFlow的方法和流程。书中首先讲解了TensorFlow深度学习基础知识；然后介绍了数据集制作、前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络、自然语言处理、注意力机制、概率图模型、深度信念网络、强化学习、无监督学习、TensorFlowLite移动端与嵌入式轻量级开发、TensorFlow.js智能前端开发等实战应用内容；最后通过开发姿势预测器和智能客服系统，讲解TensorFlow的综合应用。 本书循序渐进地讲解了使用TensorFlow开发深度学习程序的核心知识，并通过具体实例的实现过程演练了使用TensorFlow的方法和流程。书中首先讲解了TensorFlow深度学习基础知识；然后介绍了数据集制作、前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络、自然语言处理、注意力机制、概率图模型、深度信念网络、强化学习、无监督学习、TensorFlowLite移动端与嵌入式轻量级开发、TensorFlow.js智能前端开发等实战应用内容；最后通过开发姿势预测器和智能"
书籍目录：
目录第1章TensorFlow深度学习基础1.1人工智能与深度学习概述11.1.1人工智能介绍11.1.2机器学习21.1.3深度学习31.1.4机器学习和深度学习的区别41.2TensorFlow综述41.2.1TensorFlow介绍51.2.2TensorFlow的优势51.3搭建TensorFlow开发环境61.3.1使用pip安装TensorFlow61.3.2使用Anaconda安装TensorFlow71.4TensorFlow核心概念81.4.1TensorFlow的基本构成81.4.2会话101.4.3优化器101.4.4张量101.5TensorFlow开发流程171.5.1准备数据集181.5.2构建模型211.5.3训练模型231.5.4验证模型23第2章数据集制作实战2.1使用tf.data处理数据集242.1.1制作数据集并训练和评估242.1.2将tf.data作为验证数据集进
作者简介：
王振丽，2008-2014年，就职于阿里巴巴B2C部门，从事数据采集工作。2014年-2016年，就职于新浪微博垂直（移动端）运维部门，从事基于深度学习的客户分析工作。2016-现在，就职于浪潮信息在线服务部门，从事深度学习方面的产品设计工作。
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用户1742196383：
( 2025-03-17 15:26:23 )
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