TensorFlow实战:机器学习烹饪指南
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更新于2024-07-19
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"Packt出版的《TensorFlow机器学习实战指南》2017版"
本书专注于介绍并应用TensorFlow这一由Google在2015年开源的机器学习框架。自发布以来,TensorFlow因其计算图的概念、自动微分以及高度可定制性而在GitHub上获得了极高的人气,成为最受欢迎的机器学习库。这本书涵盖了多种机器学习算法,并将其应用于实际场景和数据,旨在帮助读者理解和解读结果。
标签"Machine Learning"表明本书主要关注的是机器学习领域,而TensorFlow正是在这个领域中广泛使用的工具。
书中内容概述:
1. **TensorFlow工作原理**:首先,书中会解释TensorFlow的核心概念,包括如何通过创建计算图来定义复杂的数学运算,以及如何利用自动微分进行模型训练。
2. **声明张量(Tensors)**:在开始时,读者将学习如何声明基本的数据结构,如张量,这些是TensorFlow中的基本单元,可以是标量、向量、矩阵等。
3. **使用占位符和变量**:占位符用于输入数据,变量则用于存储模型参数。这部分将指导读者如何有效地使用这两者来构建和训练模型。
4. **矩阵操作**:书中还涵盖矩阵运算,这对于处理线性代数问题至关重要,特别是在深度学习模型中。
5. **声明操作**:读者将学习如何声明各种操作,这些操作构成了TensorFlow计算图的节点,用于执行从简单的数学运算到复杂的神经网络层的各种任务。
6. **实现激活函数**:激活函数是神经网络的关键组成部分,用于引入非线性。书中会展示如何在TensorFlow中实现常见的激活函数,如sigmoid、ReLU等。
7. **处理数据源**:最后,书中讨论了如何有效地加载和预处理数据,这是机器学习流程中必不可少的步骤。此外,还可能提供额外的资源链接,以便读者了解更多关于数据处理的知识。
《TensorFlow机器学习实战指南》是一本适合初学者和有一定经验的开发者参考的书籍,它通过实践示例深入浅出地介绍了TensorFlow的基本用法和高级特性,帮助读者掌握这个强大的机器学习平台。
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2018-04-15 上传
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