深度学习实战:TensorFlow引导的21项目精华
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更新于2024-07-01
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"《21个项目玩转深度学习:基于TensorFlow的实践详解高清_Part11》是一本深度讲解深度学习技术及其在TensorFlow框架下具体应用的实战指南。作者通过21个实际项目带领读者深入理解深度学习,涵盖了丰富的应用场景,包括但不限于:
1. 图像识别:学习如何训练图像识别模型,如使用卷积神经网络(CNN)对图片进行分类和目标检测,如图4-2所示的极大化神经网络输出类别概率的过程。
2. 风格迁移:介绍如何利用风格迁移技术,如图7-6展示的图像快速风格化前后对比,以及图8-8的生成对抗网络(GAN)自动生成的艺术效果。
3. 图像处理与增强:包括风格化后的图像(图5-13的目标检测)、图像超分辨率(图10-2),以及使用pix2pix模型进行图像内容转换,如图9-12的动漫图像自动上色。
4. 跨领域图像转换:通过CycleGAN模型,如图11-6和11-7的男性到女性或女性到男性的图片转换。
5. 时间序列分析:书中还涉及了使用长短期记忆网络(LSTM)进行多变量时间序列预测,如图15-5所示。
6. 强化学习:通过训练深度强化学习模型,如图20-7的用于玩“打砖块”游戏的深度Q学习网络(DON)和图21-2的策略梯度方法解决Cartpole问题。
这本书不仅教授理论知识,而且强调实践操作,让读者在完成每个项目的过程中逐步掌握深度学习的精髓。无论是初学者还是有一定经验的开发者,都能从中找到适合自己的深度学习应用示例。通过本书,读者不仅能提升编程技能,还能拓展在图像处理、自然语言处理等领域的能力。"
2019-03-30 上传
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葡萄的眼泪
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