TensorFlow实战:深度学习与机器学习项目指南
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更新于2024-07-19
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"Building Machine Learning Projects with TensorFlow" 是一本通过实践项目来介绍如何在不同场景中使用TensorFlow的书籍,涵盖了数据处理、聚类、线性回归、逻辑回归、神经网络等多个主题。作者Rodolfo Bonnin是系统工程师和博士生,具有深厚的高性能计算和深度学习研究背景。
在本书中,读者将学习到以下关键知识点:
1. 数据探索与转换:了解TensorFlow的主要数据结构——张量,包括张量的秩、形状和数据类型。学习如何创建新张量,以及如何在NumPy与张量之间进行转换。此外,还将掌握如何在TensorFlow中进行计算工作流,理解数据流图的概念,并学习变量的使用、初始化和保存。
2. 聚类:通过项目实践,学习如何使用TensorFlow进行数据聚类,这有助于理解数据的分组和模式识别。
3. 回归与分类:运用线性回归解决时间序列预测问题,以及使用逻辑回归进行未来结果的预测。这些技术可以帮助读者掌握基础的预测模型。
4. 前馈神经网络(FFNN):学习构建简单的前馈神经网络,以解决更复杂的分类和回归任务。
5. 卷积神经网络(CNN):通过实例学习如何使用CNN进行图像分类和特征检测,这是深度学习在计算机视觉领域中的核心应用。
6. 循环神经网络(RNN)与LSTM:掌握RNN模型,特别是LSTM(长短时记忆网络),用于处理序列数据,如字符识别。
7. 深度神经网络(DNN):深入学习深度神经网络的构建和训练,提升模型的表示能力和预测能力。
8. 扩大规模的模型运行:了解如何利用GPU加速模型训练,并学习模型的部署和服务化,使得模型能够在生产环境中高效运行。
9. 库安装和额外提示:获取关于安装TensorFlow和其他相关库的指导,以及实施过程中的实用技巧。
这本书适合有一定编程基础,希望通过实践项目深化对TensorFlow理解和应用的读者,无论你是初学者还是有经验的开发者,都能从中受益。书中的每个项目都提供了丰富的练习,帮助读者逐步掌握TensorFlow的核心功能,并将其应用于实际问题中。通过阅读和实践,读者将能够运用TensorFlow解决各种机器学习和深度学习问题,提高在人工智能领域的技能。
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2016-12-14 上传
2017-06-20 上传
2017-12-01 上传
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