基于TENSORFLOW的深度学习

本书通过实践示例教你深度学习的概念，并从根本上帮助你理解深度学习的基础知识。本书是理想的学习实际深度学习模型设计的指南，对于熟悉脚本编程却不需要设计学习算法的专家和科学家也很有帮助。本书的主要内容有：学习TensorFlow基础，包括如何进行基本运算。建立简单的学习系统来理解数学基础。深入理解在数千应用中效果良好的全连接深度网络。使用超参优化，将原型转换成高质量的模型。使用卷积神经网络处理图像。使用循环神经网络处理自然语言数据集。使用强化学习解决譬如三连棋等游戏。使用GPU、TPU等硬件训练深度网络。

巴拉斯？拉姆斯达尔(Bharath Ramsundar)是研发主管和Deep Chem.io的创始人，DeepChem是一个开源的用于药物发现的TensorFlow包，他博士毕业于斯坦福大学计算机科学专业。

目录前言 1第1章 深度学习概述 51.1 机器学习吞噬计算机科学 .51.2 深度学习原型 61.3 深度学习架构 101.4 深度学习框架 191.5 小结 20第2章 TensorFlow原型概述 212.1 张量介绍 212.2 TensorFlow中的基本计算 322.3 命令式和声明式编程 402.4 小结 44第3章 使用TensorFlow进行线性和Logistic回归 453.1 数学回顾 453.2 学习TensorFlow 563.3 在TensorFlow中训练线性和Logistics模型 663.4 小结 78第4章 全连接深层网络 814.1 什么是全连接深层网络？ 814.2 全连接网络中的“神经元”.834.3 训练全连接神经网络 894.4 在TensorFlow中实现 954.5 小结 .100第5章 超参数优化 1035.1 模型评估与超参数优化 .1045.2 指标，指标，指标 1055.3 超参数调优算法 1115.4 小结 .117第6章 卷积神经网络 1186.1卷积结构概述 1196.2 卷积网络的应用 1256.3 用TensorFlow训练卷积网络 1326.4 小结 .144第7章 递归神经网络 1457.1 递归结构概述 .1467.2 循环神经元 1487.3 递归模型的应用 1507.4 神经网络图灵机 1537.5 递归神经网络的实际应用 1557.6 处理Penn Treebank语料库 1557.7 小结 163第8章 强化学习 1648.1 马尔科夫决策过程 .1688.2 强化学习算法 .1708.3 强化学习的局限性 .1748.4 玩转tic-tac-toe 1758.5 A3C算法 1878.6 小结 .196第9章 训练大型深度网络 .1989.1 为深度网络自定义硬件 .1989.2 使用CPU训练 1999.3 分布式深度网络训练 2049.4 在Cifar10上与多GPS进行数据并行训练 2069.5 小结 .215第10章 深度学习的未来 21610.1 技术行业以外的深度学习 .21610.2 道德地使用深度学习 21910.3 通用人工智能是否迫在眉睫？ .22110.4 接下来，何去何从？ 222